深度学习结合全连接网络FNN
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在前馈神经网络架构中，不同层级的神经元各自位于各自的独立层中分布着大量计算单元。整个系统设计上实现了严格的单向信息传递路径，在缺乏任何反馈连接的情况下运行稳定可靠，并且可以通过有向无环图的形式直观展现其整体拓扑结构特征
为了引入非线性变换，在每一层中可能引入一些激活函数；例如，在神经网络模型中使用常见的激活函数时，默认情况下通常会选择sigmoid类的激活函数来确保输出范围被限制在0至1之间；而tanh激活函数则将其输出范围压缩至-1至1之间以供选择。
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