全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，简称FCNN）是一种最基础的人工神经网络结构。在全连接神经网络中，每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连接，形成一个密集的连接网络。这种结构使得每一层的每一个神经元都会接受前一层所有神经元的输出作为输入。
全连接神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层用于接收输入数据，隐藏层负责处理和转换数据，输出层则产生最终的预测结果。全连接神经网络通过前向传播将输入值传递到输出层，然后计算输出值与实际值的误差，并将误差反向传播给每一层神经元，根据误差更新权重和偏置项。
全连接神经网络是一种反馈神经网络，采用反向传播算法训练神经网络的连接权值。尽管对于图像数据，全连接神经网络并不是最好的选择，但它仍然是深度学习领域中最基础和最常用的网络类型之一
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