Сети прямого распространения, или полносвязные нейронные сети, являются основным типом искусственных нейронных сетей. Они состоят из слоев нейронов, где каждый нейрон в одном слое связан с каждым нейроном следующего слоя. Давайте рассмотрим их основные характеристики и принципы работы.

• Структура: Сеть состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит определенное количество нейронов.
• Прямое распространение: Данные проходят через сеть в одном направлении — от входного слоя к выходному. Нейроны каждого слоя обрабатывают информацию и передают её следующему слою.
• Активация: Каждый нейрон применяет функцию активации к сумме входных сигналов, умноженных на соответствующие веса. Это позволяет нейрону принимать решение о том, передавать ли сигнал дальше.

1. Инициализация весов: На начальном этапе веса, соединяющие нейроны, инициализируются случайным образом.
2. Прямое распространение: Входные данные передаются в сеть, и каждый нейрон вычисляет свои выходные данные на основе входных сигналов и весов.
3. Функция потерь: После получения выходных данных сети вычисляется функция потерь, которая показывает, насколько хорошо сеть справилась с задачей.
4. Обратное распространение: Для улучшения работы сети применяется алгоритм обратного распространения ошибки, который корректирует веса на основе градиента функции потерь.

Сети прямого распространения широко используются в задачах классификации, регрессии и других областях машинного обучения. Они являются основой для более сложных архитектур нейронных сетей, таких как сверточные и рекуррентные сети.