跳转到内容

前馈神经网络

维基百科，自由的百科全书

（重定向自前向人工神经网络）

机器学习与数据挖掘

范式监督学习無監督學習線上機器學習元学习（英语：Meta-learning (computer science)）半监督学习自监督学习强化学习基于规则的机器学习（英语：Rule-based machine learning）量子機器學習
问题统计分类生成模型迴歸分析聚类分析降维密度估计（英语：density estimation）异常检测数据清洗自动机器学习关联规则学习語意分析结构预测（英语：Structured prediction）特征工程表征学习排序学习（英语：Learning to rank）语法归纳（英语：Grammar induction）本体学习（英语：Ontology learning）多模态学习
监督学习 (分类 · 回归) 学徒学习（英语：Apprenticeship learning）决策树学习集成学习 Bagging 提升方法随机森林 k-NN 線性回歸朴素贝叶斯人工神经网络邏輯斯諦迴歸感知器相关向量机（RVM）支持向量机（SVM）迁移学习微调
聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm）层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
降维因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
结构预测（英语：Structured prediction）圖模式貝氏網路條件隨機域隐马尔可夫模型
异常检测 RANSAC k-NN 局部异常因子（英语：Local outlier factor）孤立森林（英语：Isolation forest）
人工神经网络自编码器認知計算深度学习 DeepDream（英语：DeepDream）多层感知器 RNN LSTM GRU（英语：Gated recurrent unit） ESN（英语：Echo state network）储备池计算（英语：reservoir computing）受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net Transformer Vision transformer（英语：Vision transformer）脉冲神经网络（英语：Spiking neural network） Memtransistor（英语：Memtransistor）电化学RAM（英语：Electrochemical RAM）（ECRAM）
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD）多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
与人类学习主动学习（英语：Active learning (machine learning)）众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
模型诊断学习曲线（英语：Learning curve (machine learning)）
数学基础内核机器（英语：Kernel machines）偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff）计算学习理论（英语：Computational learning theory）经验风险最小化奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning）统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence）机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research）机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查论编

此條目可参照外語維基百科相應條目来扩充。
若您熟悉来源语言和主题，请协助参考外语维基百科扩充条目。请勿直接提交机械翻译，也不要翻译不可靠、低品质内容。依版权协议，译文需在编辑摘要注明来源，或于讨论页顶部标记{{Translated page}}标签。

前馈神经网络（英文：Feedforward Neural Network），為人工智能領域中，最早发明的簡單人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。有異於循环神经网络，它的内部不会构成有向环。^[1]

单层感知机

多层感知机

参考

^ 戴葵. 译.（机械工业出版社）《神经网络设计》

检索自“https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=前馈神经网络&oldid=59407186”

分类：

人工智能

隐藏分类：

需要從外語維基百科翻譯的條目