全连接网络（fc）、前馈神经网络（bp）

### 回答1：
全连接网络（fc）是一种神经网络结构，其中每个神经元都与前一层的所有神经元相连。这种网络结构通常用于分类和回归任务。

前馈神经网络（bp）是一种基于反向传播算法的神经网络结构，它由多个层组成，每个层都由多个神经元组成。该网络结构通常用于分类、回归和语音识别等任务。

### 回答2：
全连接网络（Fully Connected Network，简称FC）是一种常见的神经网络结构，也称为密集连接网络或多层感知器。这种网络结构中，每层神经元与下一层的所有神经元都有连线连接。数据输入到第一层，通过非线性变换映射到下一层，最终输出到最后一层得到结果。全连接网络适合处理输出明确、标签分明的数据，如图像分类、文本分类等。然而，全连接网络存在大量参数，当网络结构较深时容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，训练难度大。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称BP）是一种最基本的神经网络结构，也是最早被提出的神经网络模型之一。前馈神经网络中，信息只能由输入层出发，按照特定的路径传递到输出层，不会出现循环连接。这种网络结构可以分为输入层、隐层和输出层，每层中的神经元与下一层的神经元有连接，同一层间的神经元没有连接。前馈神经网络的参数可以通过反向传播算法来训练，其主要思想是根据误差反传将误差分摊到每个神经元上，从而不断更新网络参数。前馈神经网络适合处理输入与输出间有显式关系，且训练数据具有标签的问题，如字符识别、人脸识别等。

总体而言，全连接网络和前馈神经网络都是神经网络模型中比较基础的结构，具有较好的表达能力和广泛的应用场景。在实际使用中，需要根据具体情况和问题特点选择合适的网络结构。

### 回答3：
全连接网络，也称为全连接层，是神经网络中的一种常见的层结构，它的每个神经元都与下一层的所有神经元相连。它的作用是将前一层传来的信息进行线性加权和非线性变换后，输出给下一层。全连接网络的优点是能够有效地提取特征信息，从而实现图像分类和目标识别等任务，但缺点是过度拟合和计算量大。

前馈神经网络，也称为反向传播神经网络，是神经网络中的一种常见的结构，它是由多个全连接层组成的，每一层的输入只与前一层的输出相连，而不会与后一层的输出相连。这种网络结构被广泛应用于分类、回归、语音识别和自然语言处理等领域。前馈神经网络的优点是能够自动从数据中学习到特征信息，从而提高模型的准确性。缺点是训练速度慢、易陷入局部最优解和需要大量的计算资源。

总结而言，全连接网络和前馈神经网络都是神经网络中常用的结构，具有各自的优缺点。根据任务的要求和数据的特点，可以选择合适的网络结构来实现更好的效果。