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全连接前馈神经网络
资料介绍
基本定义与核心特征
全连接前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN），也常被称为多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP），是深度学习领域最基础的一类人工神经网络结构。其核心特征可以概括为两点：第一是全连接，即相邻两层的每一个神经元都与下一层的所有神经元建立连接，不存在同层连接或跨层连接；第二是前馈，信息传递方向始终是从输入层开始，逐层经过隐藏层，最终流向输出层，没有反向的信息循环或反馈连接。
作为最早被系统化研究的深度学习模型，FFN奠定了现代神经网络的基本架构范式，也几乎是所有复杂神经网络结构的基础组件。Transformer架构中应用的前馈网络模块，本质就是简化版的全连接前馈神经网络。
网络结构组成
典型的全连接前馈神经网络由三类层级结构依次堆叠而成，从输入到输出依次为：输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
1. 输入层（Input Layer）
输入层是网络与外部数据交互的入口，负责接收原始输入的特征向量，不进行任何计算处理，神经元的数量等于输入特征的维度。比如输入是28×28的手写数字图片，将其展开为一维向量后输入维度就是784，输入层的神经元数量也对应为784。
2. 隐藏层（Hidden Layer）
隐藏层是位于输入层和输出层之间，负责对输入特征进行变换和提取的层级，网络的全部计算能力主要来自隐藏层的参数。每一个隐藏层由多个神经元组成，每个神经元会对上一层的所有输出进行加权求和，再加上偏置项，最终通过激活函数引入非线性变换。
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