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前馈神经网络是人工神经网络中最基础的类型。它的特点是信息只能单向流动，从输入层开始，经过一个或多个隐藏层，最终到达输出层。整个网络没有任何循环或反馈连接，这使得它的结构简单易懂。
前馈神经网络的计算过程非常直观。首先，输入数据进入输入层。然后，数据通过连接权重和偏置在各层之间传递。每个神经元接收来自前一层的加权输入总和，加上偏置项，再通过激活函数产生输出。这个过程逐层进行，信息单向流动，直到输出层产生最终结果。
激活函数是神经网络中的关键组件，它为网络引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid函数，它将输入映射到0到1之间；ReLU函数，对于正值保持不变，负值变为零；以及Tanh函数，输出范围在负1到正1之间。不同的激活函数适用于不同的应用场景。
前馈神经网络具有许多重要特点和优势。首先，它的结构简单易于理解，计算效率高，训练相对容易。根据万能逼近定理，具有足够隐藏层和神经元的前馈网络可以逼近任何连续函数，这使得它能够处理复杂的非线性问题。前馈神经网络是许多高级网络架构的基础，在分类、回归等监督学习任务中有广泛应用。
前馈神经网络在众多领域都有重要应用。在图像分类中，它能识别和分类不同的图像内容；在数据回归分析中，它可以预测连续数值；在模式识别领域，它能发现数据中的隐藏规律；在自然语言处理中，它是文本分析的基础工具。此外，前馈网络还广泛应用于医疗诊断、金融预测和游戏AI等领域，是现代人工智能的重要基石。