【神经网络】FNN——前馈神经网络、前向传播、反向传播详解
FNN网络结构：（1）FNN可以理解为多层感知机，即：包含多个隐藏层的神经网络（2）层与层之间是全连接的，即：相邻两层的任意两个节点都有连接FNN前向传播：（1）每个神经元以上一层各个节点输出作为输入，通过线性变换（结合偏置）和非线性函数激活，得到这个节点的输出，并传递给下一层的节点（2）输入层的节点对数据不做任何处理，节点个数等于输入自变量x的维度（3）输出层的节点个数等于输出因变量y的维度FNN反向传播：（1）用神经网络对数据进行建模，就是要找到最合适的参数（权重w和偏置b），对数据进.
