多层前馈神经网络

资 源 简 介

多层前馈神经网络

详 情 说 明

前馈神经网络作为人工神经网络的基础架构，其核心特征在于信息的单向流动特性。这种网络结构中不存在循环或反馈连接，数据严格按照从输入层到隐藏层再到输出层的方向传递。多层感知器（MLP）作为前馈神经网络的典型代表，通过引入隐藏层和非线性激活函数，突破了单层感知器只能处理线性可分问题的局限。

现代MLP通常采用全连接架构，即相邻层间的神经元全部互连。这种结构配合反向传播算法，使得网络能够通过监督学习自动调整权重参数。反向传播算法的核心思想是使用梯度下降法，根据输出误差逐层反向调整网络参数，这一过程有效解决了深层网络的训练难题。

激活函数在神经网络中扮演着关键角色。常见的Sigmoid、ReLU等非线性函数为网络引入了表达能力，使其能够拟合复杂的非线性关系。值得注意的是，随着深度学习的发展，前馈神经网络在深层架构中展现出新的潜力，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性进展。

当前馈神经网络与卷积、注意力等特殊结构结合时，其应用范围可进一步扩展到图像识别、语音处理等更复杂的场景。这种经典的网络架构至今仍然是深度学习领域的重要基础组件。