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前馈神经网络与模式分类
在上一节中,我们介绍了神经网络的基本概念和结构。本节将重点讨论前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)及其在模式分类中的应用。前馈神经网络是一种simplest和最常用的神经网络类型,其中信息从输入层流向输出层,没有反馈连接。这种结构使得前馈神经网络非常适合解决监督学习问题,特别是在模式分类任务中。
前馈神经网络的基本结构
前馈神经网络由多个层次组成,每个层次包含多个神经元。信息在这些层次之间前向传播,每一层的输出作为下一层的输入。前馈神经网络通常包含以下几层:
输入层(InputLay
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