前馈网络（Feedforward Network）是一种常见的人工神经网络架构。在这种网络中，信息从输入层单向流向输出层，其间无反馈回路，神经元分层排列，信号依次传递。它主要包含输入层接收数据、隐藏层处理特征（可多层）及输出层给出结果。其特点有： - 高效计算：因结构简单，计算复杂度低，数据处理快，适处理大规模数据，如图像识别中快速处理像素数据。 - 易于训练：多采用反向传播算法优化权重，基于误差梯度调整权重以减预测误差，能快速收敛达优性能，像语音识别模型可借此高效学习语音特征与模式关联。 - 功能强大：通过合理设计网络结构与参数，可拟合复杂非线性函数关系，在图像、语音、自然语言处理领域表现卓越，如在自然语言处理中精准理解语义完成文本分类等任务。 - 应用广泛：图像识别中精确分类物体类别、目标检测定位图像物体；语音识别里准确转录语音为文字；文本分类中依内容分类文章主题等，众多领域发挥关键作用推动技术发展与创新。