🤖 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）实例解析

简介

前馈神经网络是神经网络的基础形式，数据单向流动通过输入层、隐藏层和输出层。以下是关键特点：

• ⚙️ 结构简单：无循环或反馈连接
• 📈 适合分类与回归：通过激活函数处理非线性关系
• 🧠 分层处理：每层神经元仅与相邻层连接

实现步骤

1. 定义网络架构（如3层：输入-隐藏-输出）
2. 初始化权重矩阵（常用正态分布 numpy.random.randn()）
3. 前向传播计算：

   # 示例代码片段
   output = hidden_layer @ weights_hidden_output
   

4. 反向传播优化（使用梯度下降法）

应用案例

• 📊 手写数字识别：MNIST数据集上的经典应用
• 🏠 房价预测：通过特征输入预测连续数值
• 🔍 图像分类：在CIFAR-10等数据集上的实践

扩展学习

想要深入了解神经网络基础理论？
点击此处查看《神经网络基础概念》