前向神经网络教程

前向神经网络（Forward Neural Network）是神经网络中最基础的形式，也是理解更复杂网络结构的基础。本教程将简要介绍前向神经网络的基本概念、工作原理以及实现方法。

基本概念

前向神经网络是一种前馈神经网络，其信息流动方向是单向的，即从输入层流向输出层。网络中的每个节点（或神经元）都接收来自前一个层的输入，通过激活函数处理后，将输出传递给下一个层。

工作原理

1. 输入层：接收外部输入数据。
2. 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
3. 输出层：根据隐藏层的结果，输出最终结果。

神经网络结构

实现方法

以下是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用PyTorch实现一个前向神经网络：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络结构
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)  # 输入层到隐藏层的全连接
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)   # 隐藏层到输出层的全连接

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例
model = SimpleNN()

# 输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = model(x)
print(output)

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络的知识，可以访问以下链接：

• 神经网络基础教程
• PyTorch官方文档

希望这个教程能帮助您更好地理解前向神经网络！😊