全连接层作用介绍

字词特征是神经网络的输入特征之一，通过全连接层会得到一个更加高层次、抽象的特征表示。具体来说，在神经网络的前向传播过程中，输入的字词特征首先经过一系列的卷积层、池化层、循环层等，提取出一些局部特征和上下文特征。这些特征经过全连接层后，会进行一定的非线性变换和降维，输出一个更加高层次、抽象的特征向量。

全连接层通常包含多个神经元，每个神经元对应一个权重向量和一个偏置项。对于输入的字词特征向量，全连接层的输出可以表示为：

$y=f（Wx+b）$

其中，$W$为权重矩阵，大小为$K\times L$，$b$为偏置向量，大小为$K\times 1$，$K$为全连接层的神经元个数，$L$为字词特征向量的长度。$f（\cdot ）$为激活函数，通常为ReLU、sigmoid、tanh等非线性函数。

全连接层的输出$y$可以被看作是输入特征的一个高层次的表示，这个表示具有更强的区分度和判别能力，可以作为下一层的输入特征，继续进行特征提取和分类等任务。在深度学习中，全连接层通常用于神经网络的中间层和输出层，用于实现对输入特征的全局特征提取和非线性变换，从而实现更加准确的分类、回归等任务。