全连接神经网络的流程和思维导图

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FCN）是一种基本的前馈神经网络架构，它的每个节点都与下一层的所有节点相连，形成一种全连接的方式。以下是全连接神经网络的一般流程和一个简化的思维导图：

1. **输入层**：神经网络接收输入数据，通常是一个矩阵，其中每个元素代表一个特征或输入值。

2. **隐藏层**：数据从输入层开始，逐层传递。每层包含多个神经元，它们通过权重和激活函数处理输入。隐藏层的数量可以根据复杂度和问题需求来调整。

- **权重和偏置**：每个神经元都有与上一层所有节点相连的权重，以及一个偏置项，用于调整其激活程度。
- **激活函数**：如ReLU、sigmoid、tanh等，非线性地转换节点输出，增加模型的表达能力。

3. **计算过程**：对于每层中的每个神经元，输入信号乘以权重后加上偏置，然后通过激活函数得到输出。

4. **反向传播**：训练过程中，通过计算损失函数，使用梯度下降等优化算法更新所有权重和偏置，以最小化预测误差。

5. **输出层**：最后一层是输出层，根据问题类型可能是分类（softmax）或回归（线性）层。输出层的节点数量取决于任务，例如二分类问题可能只有一个节点，而多分类则对应类别数量。

6. **预测**：当模型训练完成后，新的输入数据通过网络进行前向传播，得到最终的预测结果。

思维导图示例：

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            |     输入层     |
            +-> (激活函数)->+
                        |
                        v
            +--+
            |     隐藏层 1    |
            +-> (权重, 偏置)->+
                        |
                        v
            +-----------------+
            |     隐藏层 2    |
            +-> ...           ->
                        |
                        v
            +-----------------+
            |    输出层       |
            +-> (激活函数)->+
                        |
                        v
            +-----------------+
            |   预测/决策      |
            +-----------------+