神经网络学习之前馈神经网络.docx

神经网络学习之前馈神经网络 神经网络学习，简而言之，是指通过称为神经元的基本处理单元互连而成的复杂网络系统（即神经网络）来进行学习和记忆的过程。在这个过程中，已知训练样本的数据被输入到网络，网络的学习机制会一遍又一遍地调整各神经元的权值，直到输出端达到预定的目标。 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。它的结构特点是由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成，信息仅在一个方向上流动，即从输入层通过隐藏层最终到达输出层，没有反馈循环。 前馈神经网络的工作过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入层神经元接收输入信息，并将其传递给隐藏层神经元，隐藏层神经元执行计算并转换输入信号，然后将结果传递给输出层神经元，由输出层神经元计算并输出预测或分类结果。在反向传播阶段，根据输出层的预测结果与真实结果之间的差异（即损失），网络会调整其权值和偏置以最小化损失。 前馈神经网络的组成部分包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收输入数据，隐藏层负责执行计算并转换输入信号，输出层负责计算并输出预测或分类结果。权