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法學資料探勘中前饋系統和反饋系統的區別是什麼？
前饋網路
前饋神經網路只允許訊號單向傳播，從輸入到輸出。沒有反饋（迴圈），即任何層的輸出都不會影響同一層。前饋網路是易於理解的網路，可以將輸入與輸出關聯起來。它們廣泛應用於模式識別。這種型別的組織也被定義為自下而上或自上而下。
前饋神經網路只允許訊號單向傳播，從輸入到輸出。沒有反饋（迴圈），即任何層的輸出都不會影響同一層。前饋網路是易於理解的網路，可以將輸入與輸出關聯起來。它們廣泛應用於模式識別。這種型別的組織也被定義為自下而上或自上而下。
這些單元的加權輸出同時饋送到第二層神經元單元，稱為隱藏層。隱藏層的加權輸出可以作為另一個隱藏層的輸入，以此類推。隱藏層的數量是任意的，通常使用一層。
最後一層隱藏層的加權輸出是構成輸出層的單元的輸入，該輸出層發出網路對給定樣本的預測。隱藏層和輸出層中的單元被稱為神經元，因為它們具有象徵性的生物學基礎，或者被稱為輸出單元。透過隱藏單元給出的線性閾值函式的多層前饋網路可以近似任何函式。
反饋網路
反饋網路可以透過網路上的學習迴圈讓訊號雙向傳播。反饋網路非常動態，而且可能極其複雜。反饋網路是動態的，它們的狀態會持續變化，直到達到平衡點。
它保持在平衡點，直到輸入發生變化，需要找到新的平衡點。反饋架構也被定義為互動式或遞迴式，儘管該術語可以表示個體層組織中的反饋連線。
當大型資料庫參與提高深度神經網路演算法的準確性時，行為研究的資料生產和人工智慧學習模型至關重要。通常，當包含使用者的疾病資訊時，會使用臨床資料。此時，如果臨床資料不準確，預測結果就會不正確。
當大型資料庫參與提高深度神經網路演算法的準確性時，行為研究的資料生產和人工智慧學習模型至關重要。通常，當包含使用者的疾病資訊時，會使用臨床資料。此時，如果臨床資料不準確，預測結果就會不正確。
此外，如果未反映除臨床資料以外的使用者行為和活動資訊，則必須使用根據使用者隨時間變化的情況而變化的時間序列資料作為輸入值，才能準確預測結果。
深度神經網路演算法的反饋模型包括一個原始反饋模型和一個重新陳述結果的次級反饋模型。
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