神经网络：从前馈神经网络到卷积神经网络_前馈神经网络和卷积神经网络的关系

1.背景介绍

神经网络是一种模拟人脑神经元结构和工作方式的计算模型。它们被广泛应用于机器学习、数据分析、图像处理、自然语言处理等领域。在过去几十年中，神经网络的研究和应用取得了巨大进展。本文将从前馈神经网络到卷积神经网络的发展历程和核心概念进行全面探讨。

1.1 前馈神经网络

前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）是最基本的神经网络结构之一，其中输入、输出和隐藏层之间的连接是单向的。在FNN中，每个神经元的输出是由其输入和权重线性组合后通过激活函数得到的。

1.1.1 基本结构

FNN的基本结构包括以下几个部分：

• 输入层：接收输入数据，每个输入节点对应于输入数据的一个特征。
• 隐藏层：对输入数据进行处理，通过权重和激活函数进行非线性变换。通常有多个隐藏层，每个隐藏层都可以看作是前一层的输出。
• 输出层：生成输出数据，通常是一个线性层。

1.1.2 激活函数

激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组成部分，它的作用是将输入的线性组合结果映射到一个非线性空间。常见的激活函数有：

• 步骤函数（Step Function）
• sigmoid 函数（Sigmoid Function）
• hyperbolic tangent 函数（Hyperbolic Tangent Function）
• ReLU 函数