什么是 全连接网络

全连接网络（Fully Connected Network，FCN），也称为密集连接网络或每一个节点都与所有其他节点相连的网络结构，是一种广泛应用于深度学习的神经网络架构。在这种网络中，每一层的每个神经元都会与下一层的所有神经元相连，并通过权重矩阵进行信息传递。这种设计使得信息在整个网络中能够自由流动，有助于捕获输入数据之间的复杂依赖关系。

FCN通常用于图像识别、计算机视觉等领域，特别适合处理高维数据和需要全局上下文的信息处理任务。它们常用于深度卷积神经网络（CNN）之后的分类或回归操作，如在ImageNet比赛中常用的VGG、ResNet等模型中就包含了全连接层。

相关问题

深度学习中什么是全连接神经网络

全连接神经网络是深度学习中最常见的一种神经网络结构，也称为多层感知机（MLP）。在全连接神经网络中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。每个神经元接收到上一层所有神经元的输出，并对它们进行加权求和，并通过激活函数产生输出。

全连接神经网络通常由多个全连接层组成，其中第一层为输入层，最后一层为输出层，中间的层被称为隐藏层。每个隐藏层和输出层都有一个激活函数，用于将加权和转换为非线性输出。

全连接神经网络在图像分类、自然语言处理等领域广泛应用。然而，随着深度学习技术的不断发展，其他类型的神经网络，如卷积神经网络和循环神经网络等，已经被证明在某些任务上比全连接神经网络更有效。

什么是？全连接前馈神经网络

全连接前馈神经网络是前馈神经网络的一种类型。在全连接前馈神经网络中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。这意味着每个神经元接收来自前一层神经元的全部信息，并将其传递给下一层神经元。全连接前馈神经网络通常由多个隐藏层和一个输出层组成。每个隐藏层和输出层都由多个神经元组成，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并通过一个激活函数将其转换为输出。整个网络通过多次复合简单非线性函数，实现了输入空间到输出空间的复杂映射。全连接前馈神经网络具有超强的拟合能力，可以以任意精度近似定义在实数空间的有界闭集函数。