前馈神经感知网络与感知机（FF or FFNN：Feed forward neural networks and P：perceptrons）非常简单，信息从前往后流动（分别对应输入和输出）。 一般在描述神经网络的时候，都是从它的层说起，即相互平行的输入层、隐含层或者输出层神经结构。单独的神经细胞层内部，神经元之间互不相连；而一般相邻的两个神经细胞层则是全连接（一层的每个神经元和另一层的每一个神经元相连）。一个最简单却最具有实用性的神经网络由两个输入神经元和一个输出神经元构成，也就是一个逻辑门模型。给神经网络一对数据集（分别是“输入数据集”和“我们期望的输出数据集”），一般通过反向传播算法来训练前馈神经网络（FFNNs）。 这就是所谓的监督式学习。与此相反的是无监督学习：我们只给输入，然后让神经网络去寻找数据当中的规律。反向传播的误差往往是神经网络当前输出和给定输出之间差值的某种变体（比如MSE或者仅仅是差值的线性变化）。如果神经网络具有足够的隐层神经元，那么理论上它总是能够建立输入数据和输出数据之间的关系。在实践中，FFNN的使用具有很大的局限性，但是，它们通常和其它神经网络一起组合成新的架构。