什么是前馈神经网络（FNN）

什么是前馈神经网络（FNN）

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network，简称FNN）是一种基本且广泛应用的人工神经网络结构。其主要特点和定义如下：

结构简单：前馈神经网络是最简单的神经网络之一，各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连，接收前一层的输出，并输出给下一层。

单向多层结构：信息在前馈神经网络中仅在一个方向上流动，即从输入层到隐藏层，再到输出层，不能反向流动。这种单向多层结构使得网络的计算过程非常直观和易于实现。

无反馈连接：整个网络中没有反馈连接，即各层之间没有相互连接，这与循环神经网络（RNN）等其他类型的神经网络不同。

全连接：在每一层中，每个节点都与下一层的所有节点相连，这种全连接的特性使得信息可以高效地在各层之间传递。

应用广泛：由于其结构简单和易于实现的特点，前馈神经网络在许多实际应用场景中有着广泛的使用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理和医疗诊断等领域。

训练方法：前馈神经网络的学习过程通常基于梯度下降法和反向传播算法，通过不断调整连接权重来最小化预测误差。

前馈神经网络因其结构简单、易于实现和应用广泛，在人工智能领域得到了广泛应用和研究。