Réseau de neurones à action directe

Réseau de neurones à action directe

Type	Apprentissage automatique, réseau de neurones artificiels
Nom court	(en) FFN

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Un réseau de neurones à action directe, ou à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche[1] qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt[2]. Le réseau de neurones à action directe est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple. Dans ce réseau, l'information ne se déplace que dans une seule direction, vers l'avant, à partir des nœuds d'entrée, en passant par les couches cachées (le cas échéant) et vers les noeuds de sortie. Il n'y a pas de cycles ou de boucles dans le réseau[3].

Références

• (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Feedforward neural network » (voir la liste des auteurs).

1. (en) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016 (ISBN 0262035618, lire en ligne) [détail des éditions], chap. 6
2. Rosenblatt, Frank (1957), The Perceptron--a perceiving and recognizing automaton. Report 85-460-1, Cornell Aeronautical Laboratory
3. (de) Andreas Zell, Simulation Neuronaler Netze, Addison-Wesley, 1994, 1^re éd. (ISBN 3-89319-554-8), p. 73

Bibliographie

• (en) Feedforward Neural Network Methodology (lire en ligne)
• (en) Nonlinear Dynamical Systems : Feedforward Neural Network Perspectives (lire en ligne)
• (en) Combinatorial Evolution of Feedforward Neural Network Models for Chemical Processes (lire en ligne)
• (en) A Feedforward Neural Network and Its Application to System Identification and Control (lire en ligne)