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前馈神经网络(Feedforward Neural Network)，之前介绍的单层感知机、多层感知机等都属于前馈神经网络，它之所以称为前馈(Feedforward)，或许与其信息往前流有关：数据从输入开始，流过中间计算过程，最后达到输出层。
下面来看输出层如何设计
机器学习的问题大致可以分为分类问题和回归问题。
分类问题是数据属于哪一个类别的问题。例如区分图像中的人是男性还是女性
回归问题是根据某个输入预测一个（连续的）数值的问题，例如根据一个人的图像预测这个人的体重
分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。
与监督学习相对应的是非监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值。在非监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类:将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。此外，非监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。
恒等函数和sigmoid函数和softmax函数
恒等函数主要用于对回归问题的激活，这种问题中往往需要最大程度的保护最后的输出结果，因为回归问题往往最后计算的结果是一个具体的权重，也是最终答案，那当然是原封不动的输出是最好的。所以恒等函数简单点来说那就是什么都不做
恒等函数会将输人按原样输出
sigmoid函数由于其限制在[0,1]中，所以很适合二元分类。
softmax函数充分考虑每一个输出结点的权重影响，从而使概率的描述更加准确，适合多元分类。
softmax函数可以用下面的式子表示
softmax函数的分子是输人信号的指数函数，分母是所有输人信号的指函数的和。（softmax所有值加起来是1）
使用python来实现softmax
def softmax(a):exp_a = np.exp(a)sum_exp_a = np.sum(exp_a)y = exp_a / sum_exp_areturn y
softmax 的缺陷就是溢出问题，因为使用指数计算，值会变得非常大，改进的代码如下：
def softmax(a):c = np.max(a)exp_a = np.exp(a - c) #溢出对策sum_exp_a = np.sum(exp_a)y = exp_a / sum_exp_areturn y
通过减少输入信号中的最大值来解决溢出的问题
softmax函数的特征
softmax函数的输出是0.0到1.0之间的实数。并且，softmax函数的输出值的总和是1。正是因为softmax函数的输出值的总和都是1，所以可以用概率（统计的）方法处理问题
关于理解机器学习的问题
机器学习的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段
首先在学习阶段进行模型的学习，然后，在推理阶段，用学到的模型对未知的数据进行推理(分类）。
softmax函数用在学习不用在推理阶段
将softmax函数引入输出层
如下面例子：
def forward_net(network,x):W1 = network['W1']b1 = network['b1']W2 = network['W2']b2 = network['b2']W3 = network['W3']b3 = network['b3']x = np.dot(x,W1)+b1x = ReLU(x)x = np.dot(x,W2)+b2x = ReLU(x)x = np.dot(x, W3) + b3x = softmax(x)return x
运行结果为：
[0.00196166 0.99803834]