FeedforwardAnsätzen

Feedforward-Ansätze bezeichnen eine Klasse von Methoden, die Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage eines zugrunde liegenden Modells und der aktuellen Eingaben treffen, ohne auf Rückmeldungen aus den Ergebnissen zu warten. Ziel ist es, erwartete Veränderungen oder Störungen proaktiv zu kompensieren, indem vorhergesagte Zustände genutzt werden.

In der Regel wird ein Modell des Systems oder Prozesses verwendet, um die notwendige Stellgröße zu berechnen, bevor sich Störungen manifestieren. Ein typisches Beispiel findet sich in der Regelungstechnik: Ein Feedforward-Controller nutzt gemessene Störungen oder bekannte Laständerungen, um eine Gegengröße zu erzeugen, noch bevor der Effekt der Störung sichtbare Auswirkungen hat. Oft wird Feedforward mit Feedback kombiniert, um sowohl bekannte Störungen zu kompensieren als auch unvorhergesehene Abweichungen zu korrigieren.

In der Informatik und im maschinellen Lernen bezeichnen Feedforward-Architekturen Netze, bei denen Informationen in eine Richtung von Eingaben zu Ausgaben fließen und keine Zyklen vorhanden sind. Solche Netze werden häufig für Klassifikation oder Regression eingesetzt; die Lernphase kann Backpropagation erfordern, während der Betriebsfluss selbst rein feedforward bleibt.

Vorteile von Feedforward-Ansätzen sind schnelle Reaktionszeiten und die Fähigkeit, bekannten Störungen proaktiv zu begegnen. Zu den Limitationen gehört die Abhängigkeit von der Genauigkeit des zugrunde liegenden Modells; bei unbekannten oder stark variierenden Störungen kann die Performance abnehmen.

Siehe auch: Feedback-Kontrolle, modellbasierte Regelung, modellprädiktive Regelung, Feedforward-Netzwerke.