前馈神经网络：深度学习的基石与智能世界的初代引擎

本文详细介绍了前馈神经网络（FNN）作为深度学习领域的基础架构，其通过单向信息流动将原始数据转化为高级抽象，为图像识别、语音处理等任务奠定了数学模型基础。文章从核心定义、网络结构、数学引擎、训练机制、优势与局限、实战应用以及现代变体与进化方向等多个角度对FNN进行了全面剖析。FNN的优势在于其普适性强、自动特征学习以及并行计算友好，但也存在参数量爆炸、忽略序列信息以及过拟合风险等局限。文章还列举了FNN在手写数字识别、客户流失预测、房价预测和传感器异常检测等实战应用中的经典场景，并探讨了其现代变体与进化方向，如深度前馈网络、自编码器和前馈网络+注意力机制。最后，文章强调理解FNN是探索更复杂AI架构的基础，并建议通过可视化工具和实际代码实现来加深理解。