【深度学习原理第1篇】前馈神经网络，感知机，BP神经网络
前馈神经网络（FNN）前馈神经网路是一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，即单向传递，一直到输出层结束。前馈的意思就是指传播方向指的是前向。前馈神经网络由三部分组成：输入层（第0层），输出层（最后一层），中间部分称为隐藏层，隐藏层可以是一层，也可以是多层 。FNN如下图所示，其中圆圈是神经元。学习神经网络前向传播与反向传播推导过程必须了解，这是许多网络的基础，推荐下面的up主视频，用案例来讲解底层传播与机理，并做出了推导，跟着推一遍，理解会更深刻，不然后面学习就可能一知半
