前馈神经网络结构与学习算法
前馈神经网络（FNN）是一种层级连接的网络结构，信息在其中单向传递，不存在循环或反馈连接。
FNN 核心概念
- 层级结构: 神经元按层级组织，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 单向传播: 信息从输入层经隐藏层逐层处理，最终传递至输出层。
- 激活函数: 每个神经元使用激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh）引入非线性变换，增强网络的表达能力。
- 权重矩阵: 连接神经元的权重构成权重矩阵，用于调节信息传递，是网络学习的关键参数。
- 反向传播: 利用梯度下降算法，通过反向传播误差信息，迭代更新权重，以最小化损失函数。
- 学习参数: 学习率和批量大小等超参数用于控制训练过程，影响网络的收敛速度和泛化能力。
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