前馈神经网络 – FNN

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• 前馈神经网络（FNN）是神经网络中最基础的结构形式，信息在其中以单向方式从输入层依次传递至输出层，中间不包含循环（空间）或反馈（时间）连接。虽然其结构简单，实际应用中相较于其他复杂网络使用较少，但在以下场景中仍具有重要价值：
  • 用于简单的回归与分类任务，特别适合结构化的表格类数据建模；
  • 作为复杂神经网络结构的基础模块，例如在 Transformer 等架构中作为 MLP 层实现特征变换；
  • 用于理论教学与模型入门学习，帮助理解神经网络的基本计算流程与反向传播机制。

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• 机器学习的核心目标是：通过数据学习出潜在规律，并利用这些规律对未知情况进行预测。前馈神经网络（FNN）作为最基础的神经网络结构，也遵循这一思路。
• 为了更直观地理解 FNN 的工作原理，下面以一个经典的房价预测问题为例，展示如何使用前馈神经网络建立输入与输出之间的映射关系。

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• 前馈神经网络（FNN）是神经网络中最基础的结构形式，信息在其中以单向方式从输入层依次传递至输出层，中间不包含循环（空间）或反馈（时间）连接。虽然其结构简单，实际应用中相较于其他复杂网络使用较少，但在以下场景中仍具有重要价值：
  • 用于简单的回归与分类任务，特别适合结构化的表格类数据建模；
  • 作为复杂神经网络结构的基础模块，例如在 Transformer 等架构中作为 MLP 层实现特征变换；
  • 用于理论教学与模型入门学习，帮助理解神经网络的基本计算流程与反向传播机制。

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• 机器学习的核心目标是：通过数据学习出潜在规律，并利用这些规律对未知情况进行预测。前馈神经网络（FNN）作为最基础的神经网络结构，也遵循这一思路。
• 为了更直观地理解 FNN 的工作原理，下面以一个经典的房价预测问题为例，展示如何使用前馈神经网络建立输入与输出之间的映射关系。

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假设我们要预测一套房子的市场价格（单位：万元），可以通过以下几个常见特征作为模型输入：

房屋面积（㎡）	卧室数量	距市中心距离（km）	房龄（年）	实际房价（万元）
110	3	4.0	8	210
130	4	2.5	6	260
75	2	7.5	12	105
95	2	5.5	9	140
65	1	11.0	22	68
160	5	1.8	3	350
85	2	6.2	14	115
120	3	4.5	5	220
140	4	3.5	4	280

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