深度学习学习笔记4.前馈神经网络之二:前馈网络_什么是前馈 😊

深度学习作为人工智能领域中的一个关键分支，正在以前所未有的速度改变着我们的世界。今天，我们来聊聊前馈神经网络，这可是深度学习中最基础也是最重要的概念之一！👏

首先，让我们从名字入手，“前馈”意味着信息只会从前到后流动，没有任何反馈路径。换句话说，输入数据经过一系列处理层（隐藏层）后，最终得到输出结果，整个过程中没有数据循环反馈的现象。💡

接下来，我们来看看前馈网络的基本结构。它由输入层、若干个隐藏层以及输出层组成。每一层都包含多个神经元，这些神经元通过权重连接彼此。当输入数据进入网络时，每个神经元都会对输入数据进行加权求和，并通过激活函数转换后传递给下一层。🎈

最后，值得一提的是，尽管前馈神经网络结构简单，但它在解决分类和回归问题上表现出色。从简单的线性回归到复杂的图像识别任务，前馈神经网络都能大显身手。💪

希望这篇笔记能帮助大家更好地理解前馈神经网络的概念和原理。如果你有任何疑问或想要了解更深入的知识，请继续关注后续内容吧！🔍

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