请详细描述全连接神经网络的概念？

### 回答1：
全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，简称 FCNN）是一种常见的神经网络架构。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层之间都有权值矩阵连接。

输入层接收原始数据，隐藏层通过使用激活函数来学习特征表达，输出层则通过计算输入层和隐藏层的结果来预测目标值。

在训练过程中，网络使用反向传播算法来更新权值矩阵，使得网络在预测目标值时的误差最小化。

全连接神经网络通常用于分类问题，但它也可以用于回归问题。其在计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用。

### 回答2：
全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）是一种经典的神经网络模型，也称为多层前馈神经网络（Multi-layer Perceptron）。

全连接神经网络由多个神经元（或称为节点）组成。每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，以及与下一层的所有神经元相连接。这种连接方式使得每个神经元都能接收上一层的所有输入，并将其传递给下一层的所有神经元。

在全连接神经网络中，每个神经元都有一组权重和一个偏置项。通过输入的加权和加上偏置项，神经元对输入进行线性变换，并通过一个非线性的激活函数进行激活，产生输出。这个输出会传递给下一层的神经元。

全连接神经网络可以有多个隐藏层，其中每个隐藏层都有多个神经元。每一层中的神经元都将上一层的输出作为输入，并生成自己的输出。最后一层的输出通常为最终的预测结果。

全连接神经网络通过反向传播算法进行训练。此算法根据网络输出和实际标签之间的误差，通过计算梯度并沿着梯度方向更新网络的权重和偏置项，以最小化误差。

总结来说，全连接神经网络是一种具有多层、每层神经元都与上一层和下一层的所有神经元相连接的神经网络模型。它通过对输入进行线性变换和非线性激活，从而将输入转换为输出，用于解决各种机器学习和深度学习任务。