全连接神经网络（FFNN）教程 🧠

全连接神经网络（Feedforward Neural Network, FFNN）是深度学习中最基础的网络结构，广泛应用于分类、回归等任务。以下是核心概念与实践指南：

1. 基本结构

FFNN由输入层、隐藏层和输出层组成，各层神经元全互联：

• ⚛️ 输入层：接收原始数据（如图像像素或特征向量）
• ⚛️ 隐藏层：通过激活函数处理特征（常见如ReLU、Sigmoid）
• ⚛️ 输出层：生成预测结果（如Softmax用于分类）

2. 代码示例（Python + TensorFlow）

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

📌 点击此处了解TensorFlow基础用法

3. 训练要点

• 📈 使用反向传播算法优化权重
• 🔄 添加正则化防止过拟合（如Dropout层）
• 🧪 通过验证集监控模型泛化能力

4. 应用场景

• 📊 时间序列预测（如股票价格）
• 📷 图像分类（需展平为向量输入）
• 📋 文本分类（如情感分析）

5. 扩展阅读

• 深度学习模型评估指南
• 卷积神经网络（CNN）入门
• 循环神经网络（RNN）详解

📌 注意：实际应用中需根据数据维度调整隐藏层大小，并进行超参数调优。