1. FNNFNN(Feedforward Neural Network)란, 입력값이 출력까지 한 방향으로 전달되는 구조를 가진 인공 신경망이다. 이 구조 때문에 'feedforward'라는 이름이 붙었으며, 데이터가 신경망의 입력층에서 출력층까지 단방향으로 이동하므로 순환 또는 피드백이 없다. 이러한 특징으로 인해 FNN은 시계열 데이터와 같은 연속적인 정보를 처리하는 데 한계가 있다.위와 같이 RNN과 달리 단방향성을 가진다. FNN은 인공 신경망의 기본적인 형태로, 다수의 입력 노드와 가중치, 활성화 함수를 통해 출력 노드로 정보를 전달한다. 이때 가중치는 학습 과정에서 업데이트되며, 초기 가중치는 보통 무작위로 결정된다. FNN은 다층 퍼셉트론이라고도 불리며, 은닉층이 하나 이상인 인공 신경망을 말한다..
