前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是神经网络中最基础且常见的类型之一。在前馈神经网络中，信息只沿着一个方向流动，从输入层到隐藏层（可以有一个或多个），最后到达输出层，层与层之间没有反馈连接。
以下是关于前馈神经网络的一些关键概念和特点：
1.网络结构：
输入层（Input Layer）：接收外部输入信息。
隐藏层（Hidden Layer）：位于输入层和输出层之间，可以有一层或多层。隐藏层的神经元通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）进行非线性转换。
输出层（Output Layer）：产生网络的最终输出。
2.激活函数：在神经元的计算中，输入通过加权求和（线性组合）后，会经过一个非线性函数（激活函数）进行转换。激活函数对于引入神经网络的非线性特性至关重要。
3.权重和偏置：网络的每个连接都有一个权重（Weight），用于调节输入信号的强度。此外，每个神经元还有一个偏置项（Bias），用于控制神经元的激活阈值。
4.前向传播：在前馈神经网络中，输入信息从输入层开始，经过隐藏层，最终到达输出层。在这个过程中，输入数据通过每一层的神经元进行加权求和和激活函数转换，产生下一层的输入。这个过程称为前向传播（Forward Propagation）。
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