FFNN（Feed-Forward Neural Network）とも呼ばれる前向きは、データの分類と回帰に使用される機械学習のアルゴリズムです。簡単に言えば、FFNNは、コンピューターがデータの入力セットがどのクラスに属するかを判断する方法を学習できるようにします。

FFNNアルゴリズムは、入口層、隠れ層、出力層の3つの主要な要素で構成されています。入力層は入力データを受信し、隠れレイヤーはこれらのデータに対して計算を実行し、出力層は隠れレイヤーの結果に基づいて出力を生成します。通常、FFNNは、入力データが数字のベクトルとして表示されるタスクで使用されます。

FFNNの機能の1つは、中間計算を使用して入力データを処理して出力を取得することです。ニューラルネットワークの各層はその入口を計算し、次のレイヤーの出口に移動します。

FFNNでは、各層の各ニューロンは、バランスの取れた量の入力値と対応する重みに基づいて計算されます。この量は、アクティベーション関数を介して送信され、出力値に変換されます。

一般に、FFNNは、分類と回帰の問題を解決するために広く使用されているシンプルだが強力な機械学習アルゴリズムです。
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.