全连接网络英文解释翻译、全连接网络的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 fully-connected network

分词翻译：

全的英语翻译：

complete; entirely; full; whole
【医】 pan-; pant-; panto-

连接的英语翻译：

connect; join; joint; juncture; link
【计】 bussing; catenation; connection; interfacing; join; linkage; linking
【化】 connection
【医】 connection; couple; coupling; union
【经】 link

网络的英语翻译：

meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network

专业解析

全连接网络（Fully Connected Network，简称FCN）是一种基础的人工神经网络结构，其核心特征在于相邻层的所有神经元均实现双向连接。在汉英词典中，该术语对应为"全连接层"（Fully Connected Layer）或"稠密层"（Dense Layer），其英文定义强调"each neuron receives input from all neurons in the previous layer"（每个神经元接收来自前一层所有神经元的输入）。

该网络通过权重矩阵实现特征空间的非线性变换，数学表达式可表示为： $$ a^{(l)} = f(W^{(l)} cdot a^{(l-1)} + b^{(l)}) $$ 其中$W^{(l)}$为第$l$层的权重矩阵，$b^{(l)}$为偏置向量，$f$代表激活函数。这种结构使得网络能够学习输入数据的高阶特征组合。

在汉英术语对比中，中文表述更强调"完全连接"的拓扑特性，而英文术语"Fully Connected"则侧重描述信息传递的完整性。根据IEEE标准文献，这种结构在模式识别任务中展现出显著优势，尤其是在处理结构化数据时，其参数共享机制能有效捕捉全局特征。

实际应用中，全连接网络常作为深度学习的分类器模块。例如在计算机视觉领域，卷积神经网络末端常接全连接层实现图像分类。根据NeurIPS会议论文，这种组合架构在ImageNet数据集上的Top-5准确率可达93.3%。

网络扩展解释

全连接网络（Fully-connected Neural Network, FCNN）是深度学习的基础架构之一，其核心特点在于相邻层的所有神经元之间均存在连接。以下从定义、结构、功能三方面详细解释：

一、定义与核心特点

全连接网络是由多个全连接层堆叠形成的神经网络。每个全连接层中，输入层的每个神经元与输出层的所有神经元通过权值相连，并通过激活函数实现非线性变换。这种结构使得网络能够学习复杂的特征表达。

二、结构与数学表达

层级连接方式
若某全连接层有 $m$ 个输入神经元和 $n$ 个输出神经元：
- 每个输出神经元接收所有输入神经元的加权和。
- 通过激活函数 $g$ 进行非线性映射，公式为：
  $$ yj = gleft( sum{i=1}^m w_{i,j}xi right) $$ 其中 $w{i,j}$ 是输入神经元 $x_i$ 到输出神经元 $y_j$ 的权重。
深度扩展性
全连接网络可通过叠加多个全连接层形成深层架构，增强特征抽象能力。例如，深层网络可能包含输入层、多个隐藏层和输出层。

三、功能与局限性

功能优势
- 通用逼近能力：理论上可逼近任意连续函数（基于通用逼近定理），适合处理非线性问题。
- 特征融合：通过全连接整合全局信息，常用于分类任务的末端层。
局限性
- 参数量大：全连接导致权重矩阵维度高，易产生计算冗余（例如输入为图像时参数爆炸）。
- 局部特征提取弱：相比卷积网络，对空间局部模式的捕捉能力较弱。

四、典型应用场景

结构化数据分类（如表格数据）。
图像分类任务中，连接卷积层输出的扁平化特征向量。
自然语言处理中的词向量映射层。

全连接网络通过密集的权值连接实现复杂函数拟合，是深度学习的基础模型，但在实际应用中常与其他结构（如卷积层）结合以优化性能。