全连接神经网络的定义

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）是一种基础的深度学习模型，其核心特点是将输入数据的每个特征（如输入层的各个节点）直接连接到输出层的输出节点，形成全连接的网络结构。这一设计使得模型能够通过权重的调整学习输入数据的特征，从而提升预测或分类的性能。

全连接神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成，每层的节点之间均存在连接，形成从输入特征到输出特征的映射关系。由于所有节点直接连接，网络的特征组合方式是直接的，这一特性使得全连接网络能够快速学习输入数据的模式，减少对传统特征工程的依赖，提高模型的泛化能力。

在训练过程中，全连接网络的权重会被不断更新，以优化模型的性能。例如，在图像识别任务中，输入层的每个像素点直接连接到输出层的分类节点，网络通过多层权重调整学习输入特征的组合，从而实现准确分类。此外，全连接神经网络在处理复杂模式时表现出更强的特征提取能力，能够捕捉数据中的深层结构，是深度学习领域中最为基础且广泛应用于多个领域的模型之一。