Ein Feedforward-Netzwerk ist ein Typ künstlicher neuronaler Netze, bei dem die Daten in nur einer Richtung fließen: von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht. Im Gegensatz zu rekurrenten neuronalen Netzen gibt es in Feedforward-Netzwerken keine Rückkopplungen oder Schleifen, was bedeutet, dass die Daten nicht mehrmals durch das Netzwerk zirkulieren.
Das Netzwerk besteht typischerweise aus drei Schichten: der Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und der Ausgabeschicht. Jede Schicht besteht aus Neuronen, die mit Gewichten verbunden sind. Die Eingabeschicht nimmt die Input-Daten auf, die verstecken Schichten verarbeiten diese Daten, und die Ausgabeschicht liefert das Ergebnis. Die Verbindungen zwischen den Neuronen sind einzigartig, da sie nur in einer Richtung bestehen, was das Netzwerk einfacher und effizienter macht.
Feedforward-Netzwerke werden häufig für Aufgaben wie Klassifikation und Regressionsanalyse eingesetzt. Beispielsweise können sie genutzt werden, um Bilder zu erkennen, Text zu klassifizieren oder Vorhersagen zu treffen. Die Schulung erfolgt in der Regel mithilfe des Backpropagation-Algorithmus, bei dem die Fehlerquote berechnet und die Gewichte angepasst werden, um die Genauigkeit zu verbessern.
Aufgrund ihrer Einfachheit und Effizienz sind Feedforward-Netzwerke eine beliebte Wahl für viele Anwendungen in der maschinellen Lernung. Sie sind besonders nützlich für Unternehmen, die präzise Vorhersagen treffen oder Muster in Daten erkennen möchten, ohne auf komplexe Netzwerkarchitekturen angewiesen zu sein.