前馈神经网络的优点和缺点

前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）有以下几个优点：

1. 简单高效：结构简单，计算流程线性，易于理解和训练。
2. 并行化处理：每一层的计算可以独立进行，这使得它们非常适合现代GPU并行计算。
3. 训练速度快：由于没有循环连接，不存在梯度消失或梯度爆炸的问题，训练过程相对稳定。

然而，前馈神经网络也存在一些缺点：

1. 遗漏长期依赖：相比于循环神经网络（RNN），FNN对于长距离依赖的信息处理能力较弱。
2. 缺乏记忆：无法记住历史输入，这限制了其在需要序列建模的任务中的应用。
3. 对初始权重敏感：如果初始化不当，可能会导致收敛速度慢或者陷入局部最优。