> 数据图表我想了解一下1.1.5、Transformer核心点2——前馈神经网络：
2025-4-11.1.5、Transformer核心点2——前馈神经网络：前馈神经网络是最基本的人工神经网络结构，由多层节点组成，每个节点都与下一层的所有节点相连。前馈神经网络的特点是信息只能单向流动，即从输入层到隐藏层再到输出层，不能反向流动。工作原理上表现为，输入数据首先进入输入层，然后通过权重和偏置传递到隐藏层，隐藏层中的节点对输入进行加权求和，并通过激活函数进行非线性转换，最后输出层接收到经过隐藏层处理的信号，并产生最终的输出。图：前馈神经网络架构偏置：加在输入上的常数，用于调整激活函数的输出。激活函数：用于在网络中引入非线性，使得网络能够学习和模拟复杂的函数映射。资料来源：deepdata_cn、midokura、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 12权重：连接输入层和隐藏层、隐藏层和输出层的连接强度 
