全连接神经网络的概念

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network），也称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），是一种常见的人工神经网络模型。它由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元相连接，形成一个完全连接的网络结构。

在全连接神经网络中，每个神经元接收前一层所有神经元的输出，并通过权重和偏置进行加权求和。然后，将加权求和的结果输入到激活函数中，以产生神经元的输出。这个输出又作为下一层神经元的输入，依此类推，直到达到输出层。

全连接神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层用于提取特征和进行非线性变换，输出层用于产生最终的预测结果。每个隐藏层和输出层都可以有任意数量的神经元。

全连接神经网络通过反向传播算法进行训练，即根据预测结果与真实标签之间的差异来调整网络中的权重和偏置。训练完成后，该网络可以用于进行分类、回归等任务。