前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FNN）是一种基本且广泛应用的人工神经网络结构。以下是对前馈神经网络的详细介绍：
一、定义与结构
前馈神经网络是最简单的一种神经网络，其各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连，接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。其中，输入层负责接收外部输入数据；隐藏层位于输入层和输出层之间，用于提取输入数据的特征，可以有一层或多层；输出层则产生最终的输出结果。
二、工作原理
前馈神经网络的工作原理可以简单概括为输入数据经过一系列的加权和非线性变换，最终得到输出结果。具体来说，输入数据被传递到输入层，每个输入特征对应输入层的一个神经元。然后，输入数据通过隐藏层进行特征提取和变换，每一层的神经元接收来自前一层神经元的加权输入，并通过激活函数进行非线性变换后产生输出。最后，输出层的神经元将隐藏层的输出进行进一步变换，得到最终的输出结果。
三、关键要素
- 神经元：神经网络的基本单元，模拟生物神经元的功能。每个神经元接收来自前一层的输入信号，并通过激活函数处理后产生输出。</