前馈神经网络

**前馈神经网络**

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基本的神经网络结构之一。它不包含反馈连接，所有的信号都从输入层传递到输出层，不经过任何回路。这使得前馈神经网络非常适合于分类和回归问题。

**前馈神经网络的组成**

一个典型的前馑神经网络由以下几个部分组成：

* **输入层（Input Layer）**: 接收输入数据的层，通常是每个样本的一个向量。
* **隐含层（Hidden Layer）**: 处理输入数据并产生特征的层，可以有多个隐含层。
* **输出层（Output Layer）**: 根据处理好的特征生成预测结果的层。

**前馈神经网络的工作流程**

1. **前馑传播（Forward Propagation）**: 从输入层开始，信号逐层向后传递，每个节点根据其权重和激活函数计算输出。
2. **反馈不需要**：由于没有反馈连接，因此每次训练或预测时，只需执行一次前馑传播即可。

**前馑神经网络的优点**

* **简单易懂**: 前馑神经网络结构清晰，容易理解。
* **快速计算**:由于没有反馈连接，因此计算速度较快。
* **适合分类和回归问题**: 前馑神经网络非常适合于分类和回归问题。

**前馑神经网络的缺点**

* **过拟合风险高**: 前馑神经网络容易过拟合，需要额外的技巧来避免。
* **训练数据量要求较大**: 前馑神经网络通常需要大量的训练数据。

**前馑神经网络的应用**

* **图像分类**: 前馑神经网络可以用于图像分类任务，如 CIFAR-10 和 ImageNet。
* **自然语言处理**: 前馑神经网络也可以用于自然语言处理任务，如文本分类和情感分析。

**前馑神经网络的代码示例**

import torchimport torch.nn as nnclass Net(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(Net, self).__init__()
 self.fc1 = nn.Linear(784,128) # input layer (28x28 images) -> hidden layer (128 units)
 self.relu = nn.ReLU()
 self.fc2 = nn.Linear(128,10) # hidden layer (128 units) -> output layer (10 units)

 def forward(self, x):
 out = self.relu(self.fc1(x)) # activation function for hidden layer out = self.fc2(out)
 return outnet = Net()
print(net)