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网络架构，其模仿人脑神经元的层级传递机制，通过单向信息流动将原始数据转化为高级抽象。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进行了全面解析。前馈神经网络在图像识别、语音处理等任务中具有广泛应用，但也存在参数量爆炸、忽略序列信息等局限。文章还强调了前馈神经网络在AI发展中的基础地位，以及其在现代变体和进化方向上的潜力。