请介绍全连接神经网络

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN），也称为密集连接神经网络，是最基本的神经网络架构之一。它由一系列节点（神经元）组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。输入层接收原始数据，然后经过隐藏层（可以有多个）的学习处理，最后通过输出层生成预测结果。

在全连接网络中，每个神经元都会对上一层次所有输入信号应用权重函数，并加上一个偏置值，然后通过激活函数（如sigmoid、ReLU等）产生非线性的输出。每一层之间的信息流动都是全链接的，这使得网络能够捕捉到输入数据中的复杂模式。

这种结构的训练通常涉及反向传播算法，即从输出开始，计算误差并逆向调整每层的权重，以此优化网络性能。全连接网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种机器学习任务。