深度学习之二(前馈神经网络--Feedforward Neural Network)

概念

前馈神经网络(Feedforward Neural Network)是一种最基本的神经网络结构,也被称为多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)。它的特点是信息只在网络中单向传播,不会形成环路。每一层神经元的输出都作为下一层神经元的输入,没有反馈回路。
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结构:

前馈神经网络通常由三种类型的层构成:

  1. 输入层(Input Layer): 接收输入特征,并将其传递到下一层。
  2. 隐藏层(Hidden Layers): 在输入层和输出层之间,包含了若干层神经元。每一层都会通过权重连接到下一层,并使用激活函数处理输出。
  3. 输出层(Output Layer): 提供网络的最终输出。通常用不同的激活函数来处理输出,比如用于二分类问题的 sigmoid,用于多分类问题的 softmax,或用于回归问题的线性激活函数。

工作原理:

前馈神经网络通过前向传播进行工作,即从输入层到输出层的信息传递过程。具体步骤如下:

  1. 前向传播(Forward Propagation): 输入数据从输入层传递到隐藏层,然后传递到输

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