典型的两层前馈神经网络模型结构

典型的两层前馈神经网络，也称为全连接层神经网络，通常由输入层、隐藏层和输出层组成。以下是其基本结构：

1. **输入层**（Input Layer）：这是网络的第一层，接受原始数据作为输入，比如图像的像素值或文本的词向量。每个节点对应于一个特征，输入数据通过这些节点传递。

2. **隐藏层**（Hidden Layers）：中间的一到多个处理层，负责提取数据的高级特征。隐藏层的每个节点称为神经元，它通过权重乘以上一层的输入，并加上偏置，然后应用激活函数（如sigmoid、ReLU等），对信号进行非线性转换。隐藏层的数量和每层的节点数可以根据任务的复杂性和可用计算资源来调整。

3. **输出层**（Output Layer）：最后一层，根据具体的任务来确定，例如对于分类任务可能是softmax层，用于生成类别概率；对于回归任务可能是线性层，直接输出连续数值。每个节点的结果对应着网络对给定输入的预测或决策。

这种结构允许神经网络学习复杂的函数映射，从输入到输出，通过训练过程调整权重和偏置以最小化损失函数。