ffn前馈神经网络结构作用

FFN，即前馈神经网络（Feedforward Neural Network），是一种最基本的神经网络结构。在这种网络结构中，信息的流动是单向的，从输入层开始，经过隐藏层（如果有的话），最终到达输出层，没有反馈或者循环连接。前馈神经网络可以用于解决分类问题、回归问题等多种类型的问题。

前馈神经网络的主要作用和特点如下：
1. 非线性建模能力：通过隐藏层中的神经元激活函数，FFN能够对复杂非线性关系进行建模和学习。
2. 特征提取：隐藏层的神经元可以自动从输入数据中学习到有用的特征表示，这对于理解高维数据和执行模式识别任务至关重要。
3. 层次化的信息处理：通过多层结构，FFN可以逐层提取和抽象数据特征，实现从低级到高级的特征转化。
4. 简化决策边界：对于分类任务，FFN可以构建复杂的决策边界来区分不同类别的数据点。