Forward-Forward, также известный как FFNN (Feed-Forward Neural Network), является алгоритмом машинного обучения, который используется для классификации и регрессии данных. Проще говоря, FFNN позволяет компьютеру научиться определять, к какому классу относится входной набор данных.

Алгоритм FFNN состоит из трёх основных элементов: входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Входной слой получает входные данные, скрытые слои выполняют вычисления над этими данными, а выходной слой генерирует вывод на основе результатов скрытых слоев. Обычно FFNN используется в задачах, где входные данные представлены в виде векторов чисел.

Одна из особенностей FFNN заключается в том, что он использует промежуточные вычисления для обработки входных данных и получения вывода. Каждый слой в нейронной сети вычисляет свой вход и передает его на выход следующего слоя.

В FFNN каждый нейрон в каждом слое вычисляется на основе взвешенной суммы входных значений и соответствующих им весов. Эта сумма затем передается через функцию активации, которая преобразует её в выходное значение.

В общем, FFNN - это простой, но мощный алгоритм машинного обучения, который широко используется для решения задач классификации и регрессии.
Forward-Forward หรือที่รู้จักในชื่อ FFNN (Feed-Forward Neural Network) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทข้อมูลและการถดถอย พูดง่ายๆ ก็คือ FFNN อนุญาตให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้เพื่อพิจารณาว่าชุดข้อมูลอินพุตอยู่ในคลาสใด อัลกอริธึม FFNN ประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วน ได้แก่ เลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเลเยอร์เอาต์พุต เลเยอร์อินพุตจะได้รับข้อมูลอินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะทำการคำนวณข้อมูลนั้น และเลเยอร์เอาต์พุตจะสร้างเอาต์พุตตามผลลัพธ์ของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ โดยทั่วไปแล้ว FFNN จะถูกใช้ในปัญหาที่ข้อมูลที่ป้อนถูกแสดงเป็นเวกเตอร์ของตัวเลข คุณสมบัติอย่างหนึ่งของ FFNN คือใช้การคำนวณระดับกลางเพื่อประมวลผลข้อมูลอินพุตและสร้างเอาต์พุต แต่ละเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียมจะคำนวณอินพุตและส่งผ่านไปยังเอาต์พุตของเลเยอร์ถัดไป ใน FFNN แต่ละเซลล์ประสาทในแต่ละชั้นจะคำนวณตามผลรวมถ่วงน้ำหนักของค่าอินพุตและน้ำหนักที่สอดคล้องกัน จากนั้นผลรวมนี้จะถูกส่งผ่านฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ซึ่งจะแปลงเป็นค่าเอาต์พุต โดยทั่วไป FFNN เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในการแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence