شبکه عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Network) یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین نوع شبکه‌های عصبی مصنوعی است. در این شبکه، اطلاعات تنها از یک مسیر حرکت می‌کنند که جهت آن رو به جلو می‌باشد. در واقع اطلاعات با شروع از گره‌های ورودی و گذر از لایه‌های پنهان (در صورت وجود) به سمت گره‌های خروجی می‌روند. همانطور که گفته شد در این شبکه حلقه یا دوری وجود ندارد.
برای پیاده‌سازی شبکه عصبی پیش‌خور با استفاده از گیت‌های منطقی، می‌توان از گیت‌های AND، OR و XOR استفاده کرد. برای مثال، برای پیاده‌سازی یک شبکه عصبی پیش‌خور با یک لایه پنهان و دو گره ورودی و یک گره خروجی، می‌توان از گیت‌های AND و OR استفاده کرد. در این حالت، گره‌های ورودی به گیت‌های AND و OR وصل می‌شوند و خروجی گیت‌ها به گره خروجی وصل می‌شود.
برای پیاده‌سازی یک شبکه عصبی پیش‌خور با گیت XOR، نیاز به حداقل دو لایه پنهان داریم. در این حالت، گره‌های ورودی به گیت‌های AND و OR وصل می‌شوند و خروجی گیت‌ها به گره‌های پنهان اول وصل می‌شود. سپس، خروجی گره‌های پنهان اول به گره‌های پنهان دوم وصل می‌شود و خروجی گره‌های پنهان دوم به گره خروجی متصل می‌شود.
در کل، استفاده از گیت‌های منطقی برای پیاده‌سازی شبکه عصبی پیش‌خور، به دلیل سادگی و قابلیت پیاده‌سازی آن‌ها، می‌تواند مفید باشد. با این حال، برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر، نیاز به استفاده از توابع فعال‌سازی غیرخطی و البته الگوریتم‌های یادگیری پیشرفته‌تر است.
|