全连接神经网络（FNN）深度解析：从理论到PyTorch实战，探索AI基石

文章预览

转自：古月居 仅用于学术分享，如有侵权请留言删除 在深度学习的浩瀚宇宙中，全连接神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）如同引力般存在，它是所有复杂神经网络架构的基石。从Google Brain团队2012年的猫脸识别实验，到OpenAI的GPT系列模型，看似高深的AI系统底层都流淌着FNN的血液。 本文将带您深入探索这一基础架构的奥秘，并手把手实现PyTorch实战。 一、FNN的进化史： 从单细胞到智慧生命 1. 感知器时代 FNN的起源可以追溯到20世纪50年代和60年代的神经网络理论，最早的神经网络模型之一是感知器（Perceptron）。感知器是一种线性分类器，能够对输入数据进行简单的分类。 Frank Rosenblatt 1958年提出的感知器模型，其数学表达式为： 重要突破： 首次实现自动权重调整（Delta规则） 成功应用于光学字符识别（OCR） 致命缺陷： 无法解决XOR问题（Minsky & Pa ………………………………