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。