什么是前馈网络

前馈网络是神经网络的基础结构，信息单向流动从输入层经过隐藏层到输出层。这种网络结构包含输入层、一个或多个隐藏层和输出层，每层神经元接收前一层信号并处理后传递给下一层。实际应用中，图像识别系统使用前馈网络处理像素数据，金融预测模型利用它分析市场指标，医疗诊断系统通过它分析患者检查结果。前馈网络的反向传播算法通过调整权重提高预测准确度，训练过程需要数千次迭代才能达到理想效果。

前馈网络没有反馈循环，数据不会回流到之前的层。这种结构使网络计算效率高，适合处理实时任务。智能手机的语音助手使用前馈网络识别命令，自动驾驶系统依靠它分析道路环境，电商推荐系统借助它预测用户偏好。前馈网络可以处理多种数据类型，包括文本、图像和数值数据。网络深度决定了特征提取能力，深层网络能自动学习更复杂的表示，但需要更多计算资源和训练数据。