全连接神经网络（FCNN）是深度学习的基础，前向传播是其中的关键步骤。我需要分步骤解释，从输入层到隐藏层再到输出层，每一层如何处理数据。要强调权重的矩阵乘法、偏置的加法以及激活函数的作用。可能需要用数学公式和示意图来辅助说明，但因为是文本回复，需要用文字描述清楚。

用户可能想知道每个层的计算细节，比如如何从输入到第一隐藏层，再到后续层，直到输出。需要明确每一层的参数（权重和偏置）如何影响输出。此外，激活函数的作用也很重要，比如ReLU、Sigmoid或Softmax在不同层的应用。

还要考虑数值例子，比如假设输入向量的维度，权重矩阵的形状，这样用户能更直观理解矩阵乘法的过程。例如，输入是3维，隐藏层有2个神经元，那么权重矩阵就是3x2，加上偏置后的线性变换，再应用激活函数。

另外，需要解释为什么全连接层被称为“全连接”，即每个输入节点连接到下一层的所有节点。这可能涉及到参数数量的计算，比如输入层n个节点，隐藏层m个节点，那么权重数量是n*m，加上m个偏置，总共有n*m + m个参数。

用户可能存在的疑问点包括：矩阵乘法的具体步骤，激活函数的选择对前向传播的影响，以及各层输出的维度变化。需要逐一澄清这些点，确保解释全面。

最后，总结前向传播的整体流程，强调从输入到输出的数据流向，以及各层的作用。可能还需要提到前向传播在训练和推理阶段的用途，比如在训练时用于计算损失，进而进行反向传播更新权重。

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）的前向传播是数据从输入层逐层传递到输出层的核心过程。以下是其详细步骤和数学原理：