什么是神经网络的三个主要层?
神经网络的三个主要层是输入层,隐藏层 () 和输出层. 1.输入层:输入层是神经网络的第一层,负责接收和处理输入数据.该层由多个输入节点组成,这些节点对应输入数据的不同特征. 2.隐藏层 ():隐藏层 () 是输入和输出层之间的中间层.这些层执行计算并使用激活函数来引入非线性,使其能够学习输入和输出数据之间的复杂关系. 神经网络可以有多个隐藏层. 3.输出层:输出层是神经网络的最后一层,负责产生最终输出或预测.该层中的多个输出节点取决于解决问题的类型 - 例如,在二元分类问题中,通常会有一个分类节点,而在每个输出问题中会有一个分类节点,而在输出问题中通常会有一个分类节点.