In den Feedforward-Netzen ist jedes Neuron einer Schicht Ui mit sämtlichen Neuronen der darauf folgenden Schicht Ui+1 verbunden. Die Ausgaben eines Neurons dienen hierbei als Eingabe für die Neurone der Schicht Ui+1.
In den Feedforward-Netzen, also Netzen ohne Rückkopplung existiert kein Pfad, der von einem Neuron direkt, oder über zwischengeschaltete Neurone, wieder zurück zum Neuron führt. Das bedeutet, dass die Daten nur in eine Richtung weitergegeben werden, was mathematisch eine Topologie eines azyklischen Graphen darstellt.
Man unterscheidet die Feedforward-Netze in ebenenweise verbundene und allgemeine Netze.
Ebenenweise verbundene Feedforward-Netze
Ebenenweise verbundenes Netz mit Wichtungen
Die ebenenweise verbundenen Feedforward-Netze sind in mehrere Schichten eingeteilt und es sind nur bestehende Verbindungen von einer Neuronenschicht zur nächsten zu finden.
Falls jedes Neuron der Schicht Ui mit jedem Neuron der darauf folgenden Schicht Ui+1 verbunden ist, spricht man von vollständig verbundenen Netzen.
Allgemeine Feedforward-Netze
Allgemeines Feedforward-Netz mit Wichtungsmatrix
Verbindungen dieses Netzes können auch Ebenen überspringen. Wie bereits erwähnt, besitzen Sie » Short-Cut-Connections.
Mathematisch ist diese Topologie ein azyklischer Graph. In der Matrixdarstellung ist nur die obere Dreieckmatrix mit Werten ungleich Null besetzt, da kein Neuron eine Verbindung zu einem dichter an der Eingabeschicht liegenden Neuron haben kann.
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