前馈神经网络的三层结构

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是一种典型的单输入单输出神经网络结构，其核心由三个关键层构成：输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收来自外部的输入数据，例如图像、文本或时间序列数据，通过线性变换将其转换为特征表示。
隐藏层是神经网络的核心，负责执行非线性决策，例如通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）对输入特征进行处理，实现特征组合和隐含信息的传递。
输出层输出最终的预测结果，通常采用线性组合或激活函数的组合，形成最终的输出输出。

前馈神经网络的优势在于结构简单且易于训练，广泛应用于分类和回归任务中。其三层结构为学习提供清晰的框架，确保数据经过有效处理后能被准确输出。