前馈神经网络（Feedforward neural network）

最新推荐文章于 2025-10-17 07:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 07:15:00 发布 · 2.3w 阅读 · 117 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #深度学习 #机器学习

前馈神经网络（FNN）是一种无循环连接的神经网络，信息单向传递。最简单的形式是单层感知器，其学习算法包括delta规则。单层感知器仅能学习线性可分模式，而多层感知器能够解决更复杂问题，如异或。反向传播是多层网络常用的学习技术，通过调整权重减少误差。尽管存在梯度消失问题，多层感知器展示了强大的泛化能力，能够逼近任何连续函数。

前馈神经网络（FNN）是一种人工神经网络，其中节点之间的连接不形成循环。因此，它不同于它的后代：递归神经网络。

 

 在前馈网络中，信息总是向一个方向移动；它从不倒退。

前馈神经网络是设计的第一种也是最简单的人工神经网络。在该网络中，信息仅在一个方向上从输入节点向前移动，通过隐藏节点（如果有）并到达输出节点。网络中没有循环或环路。

单层感知器

最简单的神经网络是单层感知器网络，由单层输出节点组成；输入通过一系列权重直接馈给输出。在每个节点中计算权重和输入的乘积之和，如果该值高于某个阈值（通常为0），则神经元触发并取激活值（通常为1）；否则，它将取停用的值（通常为-1）。具有这种激活功能的神经元也称为人工神经元或线性阈值单元。在文献中，术语感知机通常指仅由这些单元之一组成的网络。沃伦·麦卡洛赫和沃尔特·皮茨在20世纪40年代描述了类似的神经元。

可以使用激活和停用状态的任何值来创建感知器，只要阈值介于两者之间。

感知器可以通过一种简单的学习算法来训练，该算法通常称为delta规则。它计算计算出的输出和样本输出数据之间的误差，并使用该误差对权重进行调整，从而实现一种梯度下降形式。

单层感知器只能学习线性可分离模式；1969年，Marvin Minsky和Seymour Papert在一篇名为《感知器》的著名专著中指出，单层感知器网络不可能学习异或函数（尽管如

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习之二（前馈神经网络--Feedforward Neural Network）附案例代码
JustinMars的博客
11-20 752
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。
小议前馈神经网络（Feedforward Neural Network ）
大脸猫的博客
02-28 3259
目录 定义 01 多层感知机（MLP）介绍 02 深度神经网络的激活函数 Sigmoid激活函数 Tanh激活函数 LReLU激活函数 03 深度神经网络的损失函数 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 04 多层感知机的反向传播算法 05 神经网络的训练技巧 Data Augmentation 参数初始化 学习率 Dropout原理 Batch Normalization原理 Regularizations（正则化） Model Ensemble（模型集成） 06信息传.
前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
m0_59267400的博客
02-05 3893
在 Transformer 中，前馈神经网络（FFN）是 编码器和解码器 中的关键组件之一。它通常位于 每层多头注意力之后，用于增强模型的非线性能力和学习复杂的模式。
一文彻底搞懂Transformer - FFNN（前馈神经网络）
2401_85377976的博客
08-21 3730
FFNN的主要作用是接收自注意力层的输出，并对其进行进一步的非线性变换，以捕获更复杂的特征和表示。连接（Connections）：神经元之间的连接，每条连接都有一个权重（Weight），这个权重决定了该连接在信号传递中的重要性。迭代训练：上述步骤（从前向传播到参数更新）会反复进行，直到模型在验证集上的性能达到满意的水平，或者达到预设的训练轮数（epochs）。输出层：负责输出模型的预测结果。增加非线性：神经网络中，如果只有线性变换，那么无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当。
大模型必知基础知识：5、Transformer架构-前馈神经网络（FFN）原理详解
最新发布
10-17 1390
前馈神经网络(FFN)是Transformer架构中的核心组件之一。本文详细介绍了FFN的基本原理及其在Transformer中的应用。FFN通过"先展开再压缩"的结构设计（通常包含两个线性变换层和ReLU激活函数），实现了对输入数据的非线性变换和复杂特征提取。在Transformer中，FFN位置独立地作用于每个token的表示，并与自注意力机制协同工作，为模型提供更强的表达能力和泛化能力。文章还探讨了FFN的变体和发展趋势，如门控线性单元(SwiGLU)和混合专家模型(MoE)等创新
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）----最早发明的简单人工神 经网络
热门推荐
北漂人家
07-01 2万+
前馈神经网络的示例： 第0 层叫输入层，最后一层叫输出层，其它中间层叫做隐藏层。整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，可用一个有向无环图表示 。（每一层的神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生信号输出到下一层） 前馈神经网络也经常称为多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）。 ...
卷积神经网络（CNN）
contributed_l的博客
03-20 2841
是一种具有等特点的又称作，是也称为的变种，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务。前馈神经网络（FNN）、全连接神经网络（FCNN）、多层感知机（MLP）、人工神经网络（ANN）这些术语在一定的上下文中可以指代相似的概念，但有时也有一些微妙的区别。
Pytorch深度学习（一）：前馈神经网络（FNN）
qq_40806950的博客
08-16 2815
从一个简单的线性模型的例子理解什么是前馈神经网络（FNN）
前馈神经网络
凌逆战的博客
11-18 1万+
目录 全连接BP神经网络 网络结构 开始训练 梯度下降法 神经网络的训练 DropOut 使用tensorFlow完成实验 全连接BP神经网络 前馈神经网络(feedforward neural network)是最朴素的神经网络，通常我们所说的前馈神经网络有两种，一种叫反向传播网络(Back propagation Networks)也可简称为BP网络；一种叫做径向基函数神经网...
AI算法05-前馈神经网络Feedforward Neural Network | FNN
yangguangjiujiu99的专栏
07-04 3781
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基本和经典的一种结构，它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传递信息。与之相对的是递归神经网络，其中信息可以在不同层之间双向传递。结构特点： 由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。信息流动： 信息仅在一个方向上流动，从输入层通过隐藏层最终到达输出层，没有反馈循环。
深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）
绝对是谨慎提交的博客
03-08 5113
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是一种基础的神经网络结构，本节从神经网络基础开始，讲解了前馈神经网络中的全连接神经网络（又名多层感知机，MultiLayer Perceptron，MLP）的理论知识和实际应用。本文的深度学习框架基于MXNet/GLUON框架，安装方便，上手简单。
前馈神经网络（Feedforward neural network）.pdf
05-12
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FNN）是人工智能领域中的一种基本的神经网络结构，它在深度学习中扮演着重要的角色。FNN的特点是其信息传递方向单一，从输入层开始，通过隐藏层（如果有），最终到达...
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）（小白可入）
m0_51200050的博客
06-13 1611
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）
【AI深究】前馈神经网络：Feedforward Neural Network（FNN）深度解析——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|优势局限与工程建议|常见变体结构|调优技巧
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-09 2204
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理Feedforward Neural Network（前馈神经网络，FNN）的原理、结构、数学表达、典型应用、可视化代码示例与工程实践，帮助你全面理解最基础也是最重要的神经网络架构。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）
weixin_43156294的博客
05-26 3837
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是最基本的一种人工神经网络结构，它由多层节点组成，每层节点之间是全连接的，即每个节点都与下一层的所有节点相连。前馈神经网络的特点是信息只能单向流动，即从输入层到隐藏层，再到输出层，不能反向流动。前馈神经网络因其结构简单、易于实现以及强大的数据处理能力，在商业领域有着广泛的应用。以下是一些主要的商业应用场景：在Python中，最常见的是通过使用深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。这些框架提供了构建、训练和测试FNN的
时间序列中的前馈神经网络 (Feed-Forward Neural Network) 详细解释及举例
m0_51200050的博客
06-12 1270
时间序列中的前馈神经网络 (Feed-Forward Neural Network) 详细解释及举例(小白可入)
前馈神经网络（FeedForward Neural Network）
qq_56324464的博客
02-21 732
因为我们知道误差项反向传播的时候每一层都会乘以该层激活函数的导数，如果激活函数是Logistic函数，它的导函数的值域是[0,0.25]，误差项经过每一层都会衰减，当网络层数很深的时候，梯度就会不停地衰减，甚至消失，从而使得整个网络训练起来很困难。2.激活函数和它的导函数尽可能的简单，有利于网络计算的效率。我们称损失函数对某一层神经元的偏导数为误差项，反映了最终损失对第l层神经元的敏感程度，BP算法的含义是：第l层一个神经元的误差项是第l+1层所有神经元误差项的加权和，然后再乘上该神经元激活函数的梯度。
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
07-25
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是一种最基础且广泛应用的神经网络结构，其特点是神经元分层排列，信号在神经网络中单向传播，从输入层经过隐藏层最终到达输出层，没有反馈机制。这种网络结构是深度学习和神经网络领域的重要基石之一 [^1]。 ### 基本原理 前馈神经网络的工作原理基于输入信号的前向传播。每一层的神经元仅与前一层的神经元相连，接收其输出作为输入，并通过激活函数处理后传递给下一层。整个网络没有循环或反馈连接，因此信号只能从输入层流向输出层。这种结构使得前馈神经网络能够模拟复杂的非线性映射关系，从而适用于多种任务，如分类、回归等 [^2]。 在网络中，每个神经元的输出由输入加权求和并通过激活函数计算得到。假设某一层的输入为 $x$，权重为 $w$，偏置为 $b$，则该层神经元的输出可表示为 $f(w \cdot x + b)$，其中 $f$ 是激活函数。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等 [^4]。 ### 基本结构 前馈神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成： - **输入层**：用于接收输入数据，每个神经元对应一个输入特征。 - **隐藏层**：位于输入层和输出层之间，可以有一个或多个隐藏层。这些层用于提取输入数据的特征。 - **输出层**：产生最终的预测结果，其神经元数量取决于任务类型（如分类任务中类别数量） [^3]。 ### 应用场景 由于其结构简单且易于训练，前馈神经网络广泛应用于以下领域： 1. **分类任务**：例如图像分类、文本分类等。 2. **回归任务**：如房价预测、时间序列预测等。 3. **模式识别**：在语音识别、手写识别等领域也有广泛应用。 在时间序列预测中，虽然前馈神经网络本身不具备时间依赖性，但通过数据预处理（如滞后输入法或窗口法）可以将时间序列的历史数据转换为独立特征，从而实现时间序列预测的功能 [^3]。 ### 优缺点 **优点**： - 结构简单，易于理解和实现。 - 可以逼近任意非线性函数，具有强大的表达能力。 - 在大量数据和适当调整下，可以达到较高的预测精度。 **缺点**： - 对于复杂任务，可能需要大量隐藏层和神经元，导致计算成本增加。 - 容易过拟合，尤其是在数据量不足的情况下。 - 训练过程可能需要较长的时间，尤其是使用大规模数据集时。 ### 示例代码 以下是一个使用 Python 和 Keras 构建简单前馈神经网络的示例代码，用于解决回归问题： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 生成示例数据 X = np.random.rand(1000, 10) y = np.random.rand(1000, 1) # 数据预处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1) # 评估模型 loss = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Test Loss: {loss}") ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值