前馈神经网络：原理、结构和应用

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种基本的神经网络结构，也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。它是一种从输入到输出的单向传递的神经网络结构，网络中的信息只在前馈方向流动，不会进行反馈。

前馈神经网络由多个神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元分布在不同的层次上。网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接受外部输入数据，隐藏层和输出层通过对输入进行加权和激活函数处理，得出最终的输出结果。

每个神经元都有多个输入和一个输出。输入由前一层的神经元输出和相应的连接权重组成。每个连接权重代表了一个输入对神经元的重要性。神经元将所有输入与其对应的权重相乘，并将结果传递给激活函数进行处理，激活函数的输出作为该神经元的输出，并传递给下一层的神经元。

前馈神经网络通过训练来调整权重和偏置，以使其能够更好地对输入数据进行分类或回归。训练过程中常用的方法是反向传播算法（Backpropagation），通过计算输出误差并根据误差调整权重和偏置，以最小化模型的预测误差。

前馈神经网络在许多领域中都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。它的扩展版本也包括了一些改进的结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。