简明前馈神经网络(FNN)
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简介：
简明前馈神经网络（FNN）是一种基础的人工神经网络模型，其特点是信息单向传播，没有反馈连接。它由输入层、隐藏层和输出层构成，广泛应用于模式识别与函数逼近等领域。
神经网络使用最后一个softmax层的简单前馈神经网络进行分类。
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简介：
简明前馈神经网络（FNN）是一种基础的人工神经网络模型，其特点是信息单向传播，没有反馈连接。它由输入层、隐藏层和输出层构成，广泛应用于模式识别与函数逼近等领域。
神经网络使用最后一个softmax层的简单前馈神经网络进行分类。
