feedforward是什麼意思，feedforward的意思翻譯、用法、同義詞、例句

feedforward英标

英:/''fiːdfɔːwəd/

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專業解析

前饋（Feedforward） 是控制工程、系統理論和機器學習等領域中的一個核心概念，指一種信息或控制信號在系統中單向、開環地由輸入流向輸出的過程或機制。其核心思想是基于預測或預設模型來主動調節系統，而非依賴輸出結果的反饋來被動修正。

核心特征與含義

1. 開環控制與預測性：前饋系統不依賴系統輸出的實時測量值來調整輸入（即沒有反饋回路）。相反，它預先根據對系統模型的理解、已知的幹擾信息或輸入信號本身，計算出所需的控制動作或信號修正量，以抵消預期的影響或實現目标輸出。這使其具有預測性和主動性。
2. 單向信息流：信號或信息嚴格地從輸入端（或控制器）流向輸出端，沒有形成閉環。系統輸出不會直接影響當前的輸入決策。
3. 目标導向：前饋的目的是提前補償已知的幹擾或系統動态特性，使系統輸出盡可能接近期望值，減少誤差産生的可能性。
4. 與反饋（Feedback）的區别：這是理解前饋的關鍵。反饋是閉環的、反應式的：測量輸出，将其與期望值比較得到誤差，然後根據誤差調整輸入以減小誤差。前饋是開環的、主動式的：在幹擾或輸入影響輸出之前，就根據模型預測施加控制作用來抵消其影響。

主要應用領域

1. 控制工程：
   • 過程控制：例如，在化工過程中，如果已知某個進料溫度變化（幹擾）會影響反應器溫度（輸出），可以設計一個前饋控制器。當檢測到進料溫度變化時，控制器提前調整加熱/冷卻量，而不是等反應器溫度變化後再調整（反饋）。
   • 運動控制：在機器人或數控機床中，前饋可用于補償已知的摩擦力、慣性或重力效應，使運動更精确平滑。
   • 前饋-反饋複合控制：實踐中常将前饋與反饋結合。前饋快速補償主要已知幹擾，反饋則處理剩餘誤差和未知擾動，提供魯棒性。
2. 人工神經網絡（ANN）：
   • 前饋神經網絡（Feedforward Neural Network, FNN）：是最基礎、最廣泛應用的神經網絡架構之一（如多層感知機 MLP）。其特點是信息單向流動：從輸入層，經過若幹隱藏層，最終到達輸出層。網絡中沒有循環或反饋連接；每一層的神經元僅接收前一層的輸出作為輸入，并産生輸出傳遞給下一層。訓練通常通過反向傳播（一種反饋機制）完成，但網絡運行（推理）時是純粹的前饋過程。
3. 信號處理與通信：
   • 用于信道均衡、回聲消除等，基于對信道特性的了解，預先對信號進行處理以抵消傳輸過程中的失真。
4. 管理理論：
   • 指在任務或項目開始前，向執行者提供信息、指導、資源或期望目标，幫助他們更好地完成任務，而非僅在工作完成後給予評價（反饋）。

前饋的本質是一種基于預測和模型的開環控制策略。它強調在幹擾或輸入影響系統輸出之前，就主動施加控制作用進行補償，以實現更精确、更快速或更平穩的系統響應。它與依賴誤差進行事後修正的反饋機制形成互補，兩者結合使用往往能達到最佳的控制效果。在神經網絡中，它特指信息從輸入到輸出的單向傳播架構。

網絡擴展資料

“Feedforward”（前饋）是一個跨學科術語，在不同領域有不同含義，以下是主要解釋：

1.控制系統領域

在工程學和控制理論中，feedforward指通過提前預測幹擾因素來調整系統行為，而非依賴誤差反饋。例如：

• 空調系統在檢測到室外溫度上升時，提前增加制冷量，而不是等室内溫度升高後再響應。
• 數學公式可表示為：$$u(t) = K_f cdot d(t)$$，其中$K_f$是前饋增益，$d(t)$是測量的幹擾信號。

2.神經科學與機器學習

在人工神經網絡中，前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）是最基礎的結構，信息單向流動（輸入層→隱藏層→輸出層），沒有循環連接。典型應用包括圖像分類和語音識别。

3.管理學與溝通

在組織管理中，前饋控制強調提前預防問題而非事後糾正。例如：

• 項目經理在項目啟動階段分析潛在風險并制定預案。
• 在溝通中，“前饋”指提前給予建議（如“請在彙報時多用圖表”），而非事後反饋。

其他擴展

• 生物學：部分生物信號傳遞具有前饋特性，如視覺神經通路的層級傳遞。
• 語言學：偶爾用于描述語言處理中的預測機制。

若您遇到該詞的具體上下文（如論文、技術文檔），可提供更多信息以便進一步精準解釋。

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