全连接神经网络 锅锅

全连接神经网络是一种基本的神经网络结构，它的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。全连接神经网络的输入层接收输入数据，输出层输出预测结果，中间的隐藏层则通过学习调整权重来实现对输入数据的特征提取和分类。在构建全连接神经网络时，可以使用不同的激活函数来增加网络的非线性表达能力，如sigmoid、ReLU、tanh等。同时，为了训练神经网络，我们需要使用占位符来声明输入输出，以及使用feed_dict来传入数据。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，可以方便地搭建和训练全连接神经网络。