Неглубокая нейронная сеть прямого распространения — это модель нейросети, в которой сигнал передаётся в одном направлении: от входного слоя к выходному, без циклов и обратных связей. Обычно такая сеть содержит один скрытый слой. Главная особенность модели — простота: у неё меньше параметров, она требует меньше вычислительных ресурсов и, как правило, легче обучается.
Такая нейросеть подходит для задач классификации и регрессии на табличных данных, но уступает глубоким моделям при обработке изображений, речи и текстов, где важна многоуровневая структура признаков.
Как человек научил глубокие нейросети распознавать и предсказывать? Об этом у ПостНаука есть курс «Глубокое обучение», который мы создали вместе с одним из наших партнёров! Материал доступен на странице со спецпроектами: https://postnauka.org/specials.