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CNN提供随机答案,而完全连接的神经网络工作正常

完全连接的神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)是一种常见的人工神经网络模型,也被称为多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)。它由多个神经元组成的各个层之间的连接是全连接的,即每个神经元与前一层的所有神经元都有连接。

FCNN的工作原理是通过输入层将数据传递给隐藏层,然后再将隐藏层的输出传递给输出层。每个神经元都有一个激活函数,用于对输入的加权和进行非线性变换。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。

FCNN在机器学习和深度学习领域有广泛的应用。它可以用于分类问题、回归问题和模式识别等任务。由于全连接的结构,FCNN可以学习到复杂的非线性关系,具有较强的表达能力。

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