フィードフォワードニューラルネットワーク（FeedForward NN）：最も単純なニューラルネットワークで、単方向の多層構造を採用しています。各ニューロンは層状に並んでおり、各ニューロンは前の層のニューロンとのみ接続されています。前の層の出力を受け取り、次の層に出力し、各層間にはフィードバックがありません。

フィードフォワードネットワークには3種類のノードが含まれます：
■入力ノード（Input Nodes）：外部の情報を入力し、何らの計算を行わず、単に次の層のノードに情報を伝達します。
■隠れノード（Hidden Nodes）：前の層のノードからの入力を受け取り、計算を行い、情報を次の層のノードに伝えます。
■出力ノード（Output Nodes）：前の層のノードからの入力を受け取り、計算を行い、結果を出力します。

入力層と出力層は必ず必要ですが、隠れ層はなくてもよく、その場合は単層パーセプトロンとなります。隠れ層は1層だけでなく複数層あってもよく、隠れ層があるフィードフォワードネットワークは多層パーセプトロンと呼ばれます。