前馈神经网络基础知识：您需要了解的内容

前馈神经网络 (FNN) 是数据分析和机器学习 (ML) 的基础技术。本指南旨在解释 FNN、它们的工作原理、使用场景以及它们的优缺点。

目录

• 什么是 FNN？
• FNN 的工作原理
• FNN 与其他神经网络
• FNN 的应用
• 优点
• 缺点

什么是前馈神经网络？

前馈神经网络是最简单的神经网络类型之一，能够学习非线性模式并对复杂关系进行建模。在机器学习中，FNN 是人工智能 (AI) 领域的深度学习模型。与循环神经网络 (RNN) 等更复杂的神经网络中发生的情况不同，FNN 中的数据在网络中沿一个方向移动，从输入层通过隐藏层到达输出层。尽管 FNN 相对简单，但它可以学习非线性模式并使用多个隐藏层对复杂关系进行建模。由于这些原因，FNN 可用于广泛的任务，包括语音识别以及图像识别、自然语言处理和医学诊断的某些方面。

FNN 的工作原理

从较高层面来看，FNN 的工作原理是将数据传递到多个节点处理层，这些节点是对输入执行特定计算的计算单元。当原始数据输入输入层时，该过程开始。接下来，数据穿过一系列隐藏层，每一层从数据中提取模式并将其传递到下一层。在处理管道的末端，输出层产生最终结果。 FNN 可以被视为对数据的一系列转换，每一层进一步细化输入，直到生成所需的输出。

FNN 的架构由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。每层中的节点使用加权连接连接到下一层中的节点。权重是一个乘数，决定给定节点的输出对下一层的影响。在训练过程中，目标是通过调整这些权重来最小化 FNN 预测与实际值之间的差异（误差）。在这个称为反向传播的过程中，误差用于计算每个权重应改变多少以提高模型性能，并且优化算法会做出相应的调整。通过重复反向传播过程，FNN 可以更好地进行预测。

FNN 与其他类型的神经网络的比较

与其他类型的神经网络相比，了解 FNN 有助于理解何时以及如何使用 FNN。以下是 FNN 与卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的比较。

FNN 与 CNN

FNN 是单向的；也就是说，它从输入到输出单向处理数据，而不考虑数据中的任何空间关系。相比之下，CNN 可以处理空间关系很重要的数据，例如图像和视频识别任务。想象一下通过不同的滤镜查看照片以强调或隐藏某些细节。 CNN 就像一组专门的过滤器，每个过滤器扫描图像以检测特定特征，例如形状、纹理和边缘。

FNN 与 RNN

FNN 只是简单地处理从输入到输出的数据，而 RNN 可以使用隐藏状态从先前的输入捕获信息。从本质上讲，这意味着与 FNN 不同，RNN 具有记忆功能，允许它们对时间依赖性和动态进行建模。这使得 RNN 对于输入顺序很重要的任务非常有用，例如时间序列建模或自然语言处理 (NLP)。

FNN 的应用

FNN 具有学习和建模多种不同类型的复杂关系的能力，因此具有多种应用，从执行垃圾邮件检测到预测客户流失。以下是现实世界中 FNN 的一些示例。

电子邮件垃圾邮件检测

FNN 在电子邮件过滤系统中发挥着关键作用。通过分析主题行、发件人信息、正文内容等特征，FNN 可用于确定电子邮件是否为垃圾邮件，从而大大提高用户体验和电子邮件安全性。

预测股票价格

金融分析师和交易员使用 FNN 来预测股票价格和金融市场走势。通过学习历史市场数据和各种财务指标，FNN 可以为做出明智的投资决策和管理风险提供有用的帮助。

将语音转换为文本

Apple 的 Siri 和 Google Assistant 等虚拟助理应用程序将 FNN 与其他模型结合使用来处理和转录人类语音。通过分析语音模式和音频信号，FNN 可以将音频转换为书面文本，作为语音激活应用程序的基础。

预测设备维护和故障

FNN 可以预测设备维护和故障。利用设备传感器输出和历史维护数据等因素，FNN 可以预测重大故障，从而最大限度地减少维护成本和设备停机时间。

预测客户流失

企业通常希望了解客户停止使用服务或产品的可能性，即客户流失。通过分析客户交易历史和交互模式，FNN 可以确定客户是否面临离开的风险，从而使企业能够采取主动保留措施，例如个性化优惠。

FNN 的优点

FNN 具有多项关键优势，使其成为机器学习工具包中的宝贵工具。这些优势包括灵活的架构设计和高效的培训等。

设计和实施简单

由于 FNN 中的数据从输入到输出单向流动，因此与大多数神经网络相比，FNN 的设计和实现都很简单。这种简单性使 FNN 成为新的 ML 从业者的绝佳工具，在可能不需要更高级模型的情况下启用图像分类等功能。

针对结构化数据进行优化

FNN 非常适合输入特征之间的关系明确且简单的数据。这使得 FNN 非常适合分析组织成行和列的数据等应用，例如 CRM（客户关系管理）数据和财务报告。

高效的训练和推理

由于 FNN 的架构相对简单，因此与 RNN 和 CNN 等更复杂的模型相比，FNN 通常需要更少的训练时间和计算能力。鉴于此，FNN 非常适合快速预测和快速训练非常重要的应用。

灵活的架构设计

FNN 可以设计为任意数量的层和每层的节点，从而可以针对特定问题进行优化。例如，用于复杂数据的 FNN 可以包含更多层和节点，而具有更少层和节点的较小 FNN 可用于更简单的任务。

FNN 的缺点

虽然 FNN 具有许多优点，但它们也有各种缺点，例如难以处理某些非线性数据关系以及决策过程的可见性有限。

复杂数据潜在的过度拟合

当处理复杂的高维数据时，FNN 很容易出现过度拟合。当模型了解数据中的潜在噪声和随机波动以及实际模式时，就会发生过度拟合。这表现为一个在训练中表现良好的模型，但在输入以前从未遇到过的数据时无法泛化。

难以处理复杂的数据关系

虽然 FNN 通常擅长处理非线性数据关系，但在处理分层或空间数据结构等复杂结构时却表现不佳。例如，在 NLP 中，理解语言语法需要理解序列和层次关系的能力。在这种情况下，需要更专业的模型，例如 RNN 和 CNN。

对数据范围的敏感性

FNN 对输入数据的缩放方式（即数据值的范围）很敏感。例如，假设使用 FNN 来预测房价，输入为卧室数量和房屋面积（以平方英尺为单位）。虽然卧室数量可能从 1 到 6 间不等，但平方英尺可能从 500 到 5,000 不等。这种大的尺寸范围将使 FNN 更难以使用卧室数量进行学习，从而导致网络在训练过程中陷入困境。

可解释性有限

与其他神经网络一样，理解 FNN 如何做出决策可能具有挑战性。这种缺乏透明度的现象被称为“黑匣子问题”，是网络中层数众多、连接复杂的结果。因此，对于问责标准较高的领域，FNN 和其他神经网络可能不是一个好的选择。例如，如果银行使用 FNN 根据各种客户因素批准或拒绝贷款，则缺乏可解释性可能会使贷款批准过程的逻辑难以解释。