Sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu to rodzaj sieci neuronowej, w której połączenia jednostek nie poruszają się w pętli, ale raczej po jednej ukierunkowanej ścieżce. Różni się to od powtarzalnej sieci neuronowej, w której informacje mogą poruszać się zarówno do przodu, jak i do tyłu w całym systemie. Sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu jest prawdopodobnie najczęstszym typem sieci neuronowej, ponieważ jest jedną z najłatwiejszych do zrozumienia i konfiguracji. Tego typu sieci neuronowe są wykorzystywane w eksploracji danych i innych obszarach badań, w których wymagane jest zachowanie predykcyjne.
Sieć neuronowa to sieć sztucznej inteligencji zaprojektowana w celu luźnego naśladowania procesów „myślenia” ludzkiego mózgu. Wprowadzając do sieci ciągi danych, komputer ma możliwość „nauczenia się” przepływających przez nią wzorców, umożliwiając mu prawidłową identyfikację odpowiedzi i analizę trendów. Są używane w zadaniach, w których wymagany jest pewien stopień uczenia się i rozpoznawania wzorców, na przykład podczas operacji eksploracji danych. Eksploracja danych to po prostu analiza trendów ze zbioru informacji, takich jak analiza trendów zakupowych konsumentów i postępów na giełdzie.
Informacje podróżujące przez sieć neuronową ze sprzężeniem do przodu trafiają do warstwy wejściowej, przechodzą przez warstwę ukrytą i wychodzą z zewnętrznej warstwy sieci, zapewniając użytkownikowi końcowemu odpowiedź na jego zapytanie. Warstwa wejściowa to po prostu miejsce, w którym użytkownik wprowadza surowe dane lub parametry informacji. Mięso transakcji odbywa się w ukrytej warstwie, gdzie komputer wykorzystuje swoje „doświadczenie” w przetwarzaniu podobnych danych w celu uzyskania szacunkowej odpowiedzi. Informacje są przekazywane przez warstwę wyjściową, gdzie odpowiedź jest dostarczana z powrotem do użytkownika końcowego.
Sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu zwykle staje się bardziej wydajna, gdy użytkownik końcowy dostarcza jej coraz więcej danych eksperymentalnych. Podobnie jak w przypadku obliczania średniej, dokładniejszy wynik zostanie osiągnięty przy użyciu dużej liczby zdarzeń testowych. Na przykład prawdopodobieństwo wyrzucenia „1” na kostce sześciościennej wynosi 16.667%; ale minie setki lub tysiące symulacji, zanim obliczona średnia zostanie potwierdzona przy użyciu danych ze świata rzeczywistego. Sieci neuronowe ze sprzężeniem do przodu są takie same; ich odpowiedzi staną się bardziej dokładne z czasem i doświadczeniem.