深度学习（二、全连接网络FNN）_全连接层fnn

作者：盐析白兔 | 2024-07-23 09:29:33

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全连接层fnn

在前馈神经网络中，各神经元分别属于不同的层。整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，可用一个有向无环图表示。

为了引入非线性变换（因为如果没有非线性变换，即使层数再多也只是做了一些仿射函数而已），在各个层中可能会引入一些激活函数（如sigmonid激活函数将值域映射到0～1，tanh激活函数将值域映射到-1～1。）

这个设计初衷最开始是模仿人脑神经元的想法（其实关联并不是特别大），细胞体中的神经细胞膜上有各种受体和离子通道，胞膜的受体可与相应的化学物质神经递质结合，引起离子通透性及膜内外电位差发生改变，产生相应的生理活动：{兴奋}或{抑制}。细胞突起是由细胞体延伸出来的细长部分，又可分为树突和轴突。{树突}（D

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