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최초로 고안된 인공 신경망이자, 가장 단순한 구조
입력층(input layer)에 데이터가 입력되고, 1개 이상의 은닉층(hidden layer)를 거쳐 출력층(output layer)를 통해 결과를 출력하는 구조
input layer에서 hidden layer를 거쳐 output layer까지 정보(information)이 한 방향, 앞으로만(forward) 이동하기 때문에 다음과 같은 이름이 붙여짐
Feed-Forward 신경망의 장점
구성이 단순해 구조를 이해하기 쉽고 많은 문제에 응용할 수 있다
Feed-Forward 신경망의 문제점
시계열 데이터의 시간적 특성을 반영하지 못한다
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