全连接神经网络

全连接神经网络是一种最基本的神经网络，其中每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连。这种网络通常用于处理具有固定大小的向量数据，如图像、语音和文本等。在全连接神经网络中，每个神经元的输出被加权求和，然后通过一个非线性激活函数进行转换，生成该神经元的输出。最后，所有神经元的输出被组合起来，形成网络的最终输出。全连接神经网络的训练通常使用反向传播算法，通过不断调整权重来最小化网络的损失函数。尽管全连接神经网络在处理一些简单任务时效果良好，但由于其参数数量庞大且容易过拟合，因此在处理复杂任务时通常会使用更复杂的架构，如卷积神经网络和循环神经网络等。