前馈神经网络（FNN）详解

前言

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是最基本的人工神经网络架构之一，它是深度学习领域最常见的网络类型之一，广泛应用于图像识别、自然语言处理、回归预测等任务。尽管随着研究的发展，出现了许多更加复杂的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等），但前馈神经网络仍然在许多任务中占据着重要地位，特别是一些简单任务和基础学习任务。

本文将从多个角度全面深入地分析前馈神经网络，包括其结构组成、工作原理、训练过程、激活函数、反向传播算法以及应用场景等内容。

1. 前馈神经网络的结构

前馈神经网络由输入层、若干隐藏层和输出层组成。信息从输入层进入网络，经过隐藏层逐步传递到输出层，不存在任何反馈环路。根据层的数量，前馈神经网络可以分为单层感知机（Single Layer Perceptron, SLP）和多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）。

1.1 输入层

输入层是神经网络接收外部数据的地方。在前馈神经网络中，输入层的每个神经元通常对应一个输入特征。输入数据通过输入层传递到隐藏层进行处理。

1.2 隐藏层

隐藏层是前馈神经网络的核心部分。在每个隐藏层中，神经元会对从前一层传来的信息进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换。多层隐藏层能够使网络具有强大的表示能力，能够拟合复杂的非