全连接神经网络是人工智能中最基础的神经网络模型。它的核心特点是网络中每一层的所有神经元都与前一层的所有神经元完全连接。这种全连接的结构使得信息能够在各层之间充分传递和处理。
全连接层的工作原理基于线性变换和非线性激活。每个神经元接收前一层所有神经元的输出，通过权重矩阵进行线性变换，加上偏置项，最后通过激活函数引入非线性。这个过程可以用公式 y 等于 f 括号 W 乘以 x 加 b 括号来表示。
全连接神经网络的结构由多个层次组成。输入层负责接收原始数据，隐藏层进行特征提取和数据变换，输出层产生最终的预测结果。网络可以包含多个隐藏层，形成深度神经网络。层数越多，网络的表达能力越强，能够学习更复杂的模式和关系。
激活函数是全连接神经网络的关键组件，它为网络引入非线性特性。常用的激活函数包括ReLU函数，它简单高效，将负值置零；Sigmoid函数，输出值在0到1之间；以及Tanh函数，输出值在负1到正1之间。如果没有激活函数，多层神经网络就等价于单层线性变换，无法学习复杂的非线性关系。
全连接神经网络在多个领域都有广泛应用，包括图像分类、文本分析、回归预测和特征学习等。它的主要优点是结构简单、易于理解和实现，具有很强的通用性。但同时也存在一些缺点，比如参数数量庞大、容易出现过拟合问题，以及计算量较大。尽管如此，全连接神经网络仍然是深度学习的重要基础。