神经网络与全连接层是深度学习中常用的一种模型结构，它通过多个神经元之间的连接来实现信息的传递和处理。全连接层是指每个神经元与前一层的所有神经元都有连接，这种结构具有较强的拟合能力和表示能力。在本文中，我们将详细介绍神经网络与全连接层的原理和应用，并探讨其在图像识别、自然语言处理等领域的具体应用场景。同时，我们还将分享一些相关的编程代码和实现方法，帮助读者更好地理解和应用神经网络与全连接层。