全連接網絡英文解釋翻譯、全連接網絡的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 fully-connected network

分詞翻譯：

全的英語翻譯：

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

連接的英語翻譯：

connect; join; joint; juncture; link
【計】 bussing; catenation; connection; interfacing; join; linkage; linking
【化】 connection
【醫】 connection; couple; coupling; union
【經】 link

網絡的英語翻譯：

meshwork; network
【計】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【經】 network

專業解析

全連接網絡（Fully Connected Network，簡稱FCN）是一種基礎的人工神經網絡結構，其核心特征在于相鄰層的所有神經元均實現雙向連接。在漢英詞典中，該術語對應為"全連接層"（Fully Connected Layer）或"稠密層"（Dense Layer），其英文定義強調"each neuron receives input from all neurons in the previous layer"（每個神經元接收來自前一層所有神經元的輸入）。

該網絡通過權重矩陣實現特征空間的非線性變換，數學表達式可表示為： $$ a^{(l)} = f(W^{(l)} cdot a^{(l-1)} + b^{(l)}) $$ 其中$W^{(l)}$為第$l$層的權重矩陣，$b^{(l)}$為偏置向量，$f$代表激活函數。這種結構使得網絡能夠學習輸入數據的高階特征組合。

在漢英術語對比中，中文表述更強調"完全連接"的拓撲特性，而英文術語"Fully Connected"則側重描述信息傳遞的完整性。根據IEEE标準文獻，這種結構在模式識别任務中展現出顯著優勢，尤其是在處理結構化數據時，其參數共享機制能有效捕捉全局特征。

實際應用中，全連接網絡常作為深度學習的分類器模塊。例如在計算機視覺領域，卷積神經網絡末端常接全連接層實現圖像分類。根據NeurIPS會議論文，這種組合架構在ImageNet數據集上的Top-5準确率可達93.3%。

網絡擴展解釋

全連接網絡（Fully-connected Neural Network, FCNN）是深度學習的基礎架構之一，其核心特點在于相鄰層的所有神經元之間均存在連接。以下從定義、結構、功能三方面詳細解釋：

一、定義與核心特點

全連接網絡是由多個全連接層堆疊形成的神經網絡。每個全連接層中，輸入層的每個神經元與輸出層的所有神經元通過權值相連，并通過激活函數實現非線性變換。這種結構使得網絡能夠學習複雜的特征表達。

二、結構與數學表達

層級連接方式
若某全連接層有 $m$ 個輸入神經元和 $n$ 個輸出神經元：
- 每個輸出神經元接收所有輸入神經元的加權和。
- 通過激活函數 $g$ 進行非線性映射，公式為：
  $$ yj = gleft( sum{i=1}^m w_{i,j}xi right) $$ 其中 $w{i,j}$ 是輸入神經元 $x_i$ 到輸出神經元 $y_j$ 的權重。
深度擴展性
全連接網絡可通過疊加多個全連接層形成深層架構，增強特征抽象能力。例如，深層網絡可能包含輸入層、多個隱藏層和輸出層。

三、功能與局限性

功能優勢
- 通用逼近能力：理論上可逼近任意連續函數（基于通用逼近定理），適合處理非線性問題。
- 特征融合：通過全連接整合全局信息，常用于分類任務的末端層。
局限性
- 參數量大：全連接導緻權重矩陣維度高，易産生計算冗餘（例如輸入為圖像時參數爆炸）。
- 局部特征提取弱：相比卷積網絡，對空間局部模式的捕捉能力較弱。

四、典型應用場景

結構化數據分類（如表格數據）。
圖像分類任務中，連接卷積層輸出的扁平化特征向量。
自然語言處理中的詞向量映射層。

全連接網絡通過密集的權值連接實現複雜函數拟合，是深度學習的基礎模型，但在實際應用中常與其他結構（如卷積層）結合以優化性能。