全连接神经网络

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从0到1，构建自己的全连接神经网络一、torch.nn 是什么？torch.nn（通常简写为 nn）是 PyTorch 中用于构建神经网络的核心模块。

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全连接神经网络基本概念详解：输入输入、维度理解、权重矩阵、神经元个数全连接网络本身不限于二维，只是最常见用法是二维。✅ 核心结论：全连接神经网络（Fully Connected Network）接收的输入数据通常是二维张量（2D tensor），其形状为： (batch_size, num_features) \texttt{(batch\_size, num\_features)} (batch_size, num_features) 这确实等价于一个表格（Table）：

【深度学习】神经网络-怎么分清DNN、CNN、RNN？最“大”的概念是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它是较为广泛的术语，通常指的是一类模拟生物神经网络的数学模型，其中包括神经元、权重和连接。在这个术语下，可以包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等不同类型的网络。

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