在探索知识的海洋中，LLM的深度学习之旅始于全连接神经网络（FCN）的基础。理解其构成、运作机制和独特特性，就如同打开通往人工智能世界的一扇窗。全连接网络，一个前馈的神经网络架构，由三个核心层构成：输入层、隐藏层和输出层，犹如神经元的思维网络，每个神经元如同大脑的神经元，接收前一层所有神经元的馈赠——加权输入，正是通过这种非线性转换，通过激活函数的魔力，赋予网络处理复杂问题的能力。
激活函数，如同神经元的开关，引入非线性，使得网络能够捕捉和表达现实世界的复杂关系。ReLU、Sigmoid和Tanh，这些常见但强大的函数，虽然简单，却在计算效率和梯度传播上发挥了关键作用，巧妙地避免了梯度消失的困境。在选择激活函数时，我们需要权衡计算的效率、梯度的稳健性和实际效果，比如ReLU的直观易用，以及ReLU和Sigmoid可能带来的梯度难题。
梯度下降法，就像登山者的指南针，引领我们通过调整权重，一步步靠近最小化损失函数的目标，这是训练神经网络的黄金法则。全连接神经网络通过反向传播算法，这个犹如智慧的导航系统，精确地调整权重，使得学习和预测得以实现。
反向传播，这个神秘的过程，像是一场解码游戏。首先，数据在输入层的神经元中觉醒，经过隐藏层的层层处理，直至输出层的预测值揭晓。接着，误差的信号通过损失函数的镜子，反射回网络内部，由输出层开始，逐层逆向传播，计算出每个权重的梯度。最后，梯度下降法犹如精密的调音师，调整每个神经元的敏感度，让网络更精准地适应数据。
输入层和输出层的激活函数，如同舞台的布景，根据任务的性质来定制。对于分类任务，Sigmoid或Softmax的魔术般转换，将输出转化为概率的海洋；而对于回归任务，可能选择保持线性或者无激活，直面连续值的挑战。
学习永无止境，如果你在理解全连接神经网络的道路上遇到任何困惑，欢迎留言提问。虽然这里没有详细解释次优解和过拟合的微妙之处，但请记得，它们是旅程中的重要篇章。如果你渴望深入探索，卷积神经网络（CNN）的大门正敞开着，等待你的探索。
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