เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ด
โครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ดช่วยให้สัญญาณเดินทางได้เพียงวิธีเดียวเท่านั้น จากอินพุตไปยังเอาต์พุต ไม่มีการป้อนกลับ (วนซ้ำ) กล่าวคือ ผลลัพธ์ของเลเยอร์ใดๆ จะไม่ส่งผลต่อเลเยอร์เดียวกันนั้น เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดมีอิทธิพลต่อการเป็นเครือข่ายง่าย ๆ ที่เกี่ยวข้องกับอินพุตกับเอาต์พุต มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการจดจำรูปแบบ องค์กรประเภทนี้ถูกกำหนดให้เป็นจากล่างขึ้นบนหรือบนลงล่างด้วย
โครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ดช่วยให้สัญญาณเดินทางได้เพียงวิธีเดียวเท่านั้น จากอินพุตไปยังเอาต์พุต ไม่มีการป้อนกลับ (วนซ้ำ) กล่าวคือ ผลลัพธ์ของเลเยอร์ใดๆ จะไม่ส่งผลต่อเลเยอร์เดียวกันนั้น เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดมีอิทธิพลต่อการเป็นเครือข่ายง่าย ๆ ที่เกี่ยวข้องกับอินพุตกับเอาต์พุต มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการจดจำรูปแบบ องค์กรประเภทนี้ถูกกำหนดให้เป็นจากล่างขึ้นบนหรือบนลงล่างด้วย
เอาต์พุตแบบถ่วงน้ำหนักของหน่วยเหล่านี้จะถูกป้อนพร้อมกันไปยังเลเยอร์ที่สองของเซลล์ประสาท เช่นเดียวกับหน่วยที่เรียกว่าเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ เลเยอร์ที่ซ่อนไว้เป็นเอาต์พุตแบบถ่วงน้ำหนัก ซึ่งสามารถป้อนไปยังเลเยอร์อื่นที่ซ่อนอยู่ได้เป็นต้น จำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่นั้นขึ้นอยู่กับความต้องการและโดยปกติแล้วจะใช้หนึ่งเลเยอร์
เอาต์พุตแบบถ่วงน้ำหนักของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่สุดท้ายคืออินพุตไปยังหน่วยที่ประกอบขึ้นเป็นเลเยอร์เอาต์พุต ซึ่งจะปล่อยการคาดการณ์ของเครือข่ายสำหรับตัวอย่างที่กำหนด หน่วยในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และเลเยอร์เอาต์พุตถูกกำหนดเป็น neurodes เนื่องจากพื้นฐานทางชีวภาพเชิงสัญลักษณ์หรือเป็นหน่วยผลลัพธ์ เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดหลายชั้นของฟังก์ชันขีดจำกัดเชิงเส้นที่กำหนดผ่านหน่วยที่ซ่อนอยู่สามารถประมาณฟังก์ชันใดๆ ได้อย่างใกล้ชิด
เครือข่ายความคิดเห็น
เครือข่ายข้อเสนอแนะสามารถมีสัญญาณเดินทางในทั้งสองพื้นที่โดยการเรียนรู้แบบวนซ้ำบนเว็บ เครือข่ายคำติชมมีไดนามิกสูงมากและอาจซับซ้อนอย่างยิ่ง เครือข่ายคำติชมเป็นแบบไดนามิก สถานะของเครือข่ายมีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะถึงจุดสมดุล
ส่วนที่เหลืออยู่ที่จุดสมดุลจนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงอินพุตและต้องหาสมดุลใหม่ สถาปัตยกรรมคำติชมถูกกำหนดให้เป็นแบบโต้ตอบหรือเกิดขึ้นซ้ำ แม้ว่าคำนี้จะสามารถบ่งบอกถึงการเชื่อมต่อของคำติชมในองค์กรแต่ละชั้น
เมื่อฐานข้อมูลขนาดใหญ่มีส่วนร่วมในการเพิ่มความแม่นยำของอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทลึก แบบจำลองของการผลิตข้อมูลและการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวิจัยเชิงพฤติกรรมจึงเป็นสิ่งจำเป็น โดยทั่วไป ข้อมูลทางคลินิกจะใช้เมื่อรวมข้อมูลโรคของผู้ใช้ ในขณะนี้ หากข้อมูลทางคลินิกไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของการคาดคะเนก็ไม่ถูกต้อง
เมื่อฐานข้อมูลขนาดใหญ่มีส่วนร่วมในการเพิ่มความแม่นยำของอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทลึก แบบจำลองของการผลิตข้อมูลและการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวิจัยเชิงพฤติกรรมจึงเป็นสิ่งจำเป็น โดยทั่วไป ข้อมูลทางคลินิกจะใช้เมื่อรวมข้อมูลโรคของผู้ใช้ ในขณะนี้ หากข้อมูลทางคลินิกไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของการคาดคะเนก็ไม่ถูกต้อง
นอกจากนี้ หากไม่มีการแสดงข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมและกิจกรรมของผู้ใช้ นอกเหนือจากข้อมูลทางคลินิก ข้อมูลอนุกรมเวลาตามสถานการณ์ของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา จะต้องใช้เป็นค่าอินพุตเพื่อทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ
พี>โมเดลคำติชมสำหรับอัลกอริธึมเครือข่าย Deep Neural ประกอบด้วยโมเดลคำติชมดั้งเดิมและโมเดลคำติชมทุติยภูมิที่ทำซ้ำผลลัพธ์
