前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）通常由一个输入层、多个隐藏层和一个输出层构成，典型结构如图1-6所示。每层的神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生输出到下一层，信号从输入层向输出层单向传播。其中隐藏层可代替人工特征工程进行自动特征提取，其数量以及每层的神经元个数可根据具体任务设定。前馈神经网络结构简单，能够以任意精度逼近任何连续函数，应用广泛。
图1-6 典型的深度神经网络结构
