In a neural network, there are generally three types of layers: input layers, hidden layers, and output layers.

 1   Input layers: This is the first layer of a neural network, where the input data is fed into the network. Each node in the input layer represents a feature or an attribute of the input data.

 2   Hidden layers: These are the layers between the input and output layers. Hidden layers can be further divided into several types, including:

  * Fully connected layers: Every node in this layer is connected to every node in the previous layer.
   * Convolutional layers: These are commonly used in image processing tasks. Each node in a convolutional layer receives inputs from a small region of the previous layer, and these regions are shifted across the layer to cover the entire input.
  *  Recurrent layers: These are used in sequential data processing tasks, such as natural language processing. Each node in a recurrent layer receives input not only from the previous layer but also from the previous time step.

 *   Output layers: This is the final layer of a neural network, which produces the output of the network. The number of nodes in the output layer is dependent on the type of problem being solved. For example, in a binary classification task, there will be one node in the output layer that represents the probability of belonging to one of the two classes. In a multi-class classification task, there will be multiple nodes in the output layer, each representing the probability of belonging to one of the classes.
ในโครงข่ายประสาทเทียม โดยทั่วไปมีเลเยอร์สามประเภท ได้แก่ ชั้นอินพุต ชั้นที่ซ่อนอยู่ และชั้นเอาท์พุต 1 เลเยอร์อินพุต: นี่เป็นเลเยอร์แรกของโครงข่ายประสาทเทียมที่ข้อมูลอินพุตจะถูกป้อนเข้าสู่เครือข่าย แต่ละโหนดในเลเยอร์อินพุตแสดงถึงคุณลักษณะหรือคุณลักษณะของข้อมูลอินพุต 2 เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่: เหล่านี้เป็นเลเยอร์ระหว่างเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท ได้แก่: * เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์: ทุกโหนดในเลเยอร์นี้จะเชื่อมต่อกับทุกโหนดในเลเยอร์ก่อนหน้า * Convolutional Layers: โดยทั่วไปจะใช้ในงานการประมวลผลภาพ แต่ละโหนดในเลเยอร์แบบหมุนวนจะได้รับอินพุตจากพื้นที่เล็กๆ ของเลเยอร์ก่อนหน้า และขอบเขตเหล่านี้จะถูกเลื่อนข้ามเลเยอร์เพื่อครอบคลุมอินพุตทั้งหมด * เลเยอร์ที่เกิดซ้ำ: เลเยอร์เหล่านี้ใช้ในงานการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ละโหนดในเลเยอร์ที่เกิดซ้ำจะได้รับอินพุตไม่เพียงแต่จากเลเยอร์ก่อนหน้า แต่ยังมาจากขั้นตอนเวลาก่อนหน้าด้วย * เลเยอร์เอาต์พุต: นี่คือเลเยอร์สุดท้ายของโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งสร้างเอาต์พุตของเครือข่าย จำนวนโหนดในเลเยอร์เอาต์พุตขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่กำลังแก้ไข ตัวอย่างเช่น ในงานการจำแนกประเภทไบนารี จะมีหนึ่งโหนดในเลเยอร์เอาต์พุตที่แสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะอยู่ในหนึ่งในสองคลาส ในงานการจำแนกประเภทหลายคลาส จะมีหลายโหนดในเลเยอร์เอาท์พุต ซึ่งแต่ละโหนดแสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะอยู่ในคลาสใดคลาสหนึ่ง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence