前馈神经网络（FFN，Feedforward Neural Network），亦称多层感知机（MLP），是一种基础的人工神经网络架构，其中信息严格单向流动——从输入层经过一个或多个隐藏层最终到达输出层，不存在任何循环或反馈连接。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接，输入数据通过加权求和与非线性激活函数（如ReLU或Sigmoid）处理，逐层传递以学习输入与输出之间的复杂映射关系。这种网络擅长捕捉非线性模式，适用于分类、回归等任务，是深度学习模型的基石。
在AI产品开发中，前馈神经网络广泛应用于实际落地场景，如推荐系统中的用户行为预测、计算机视觉中的图像识别以及自然语言处理中的情感分析。产品经理需理解其优势（如结构简单、易部署）和局限（如对深层网络易出现梯度消失问题），以便在需求设计中选择合适的模型架构或评估资源需求。随着AI技术演进，FFN常作为复杂模型（如卷积神经网络）的基础组件，推动产品智能化升级。
如需延伸阅读，推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》（Deep Learning, MIT Press, 2016），该书系统阐述了FFN的原理与实践案例。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？