前向神经网络

前向神经网络是一种人工神经网络，它的计算过程是从输入层开始，逐层向前传递，直到输出层。每一层都包含若干个神经元，每个神经元都有一个激活函数，用于将上一层的输出转换为当前层的输出。前向神经网络的训练过程通常使用反向传播算法，该算法通过比较网络输出与实际目标来调整网络参数，以使网络能够更好地拟合数据。前向神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。它们能够处理复杂的非线性关系，并能够自动学习特征表示，因此在各种机器学习任务中都表现出色。