ニューラルネットワークで見つけることができるさまざまなタイプのレイヤーは何ですか？
ニューラルネットワークには、一般に、入力層、隠れ層、出力層の3種類のレイヤーがあります。

 1入力層：これは、入力データがネットワークに供給されるニューラルネットワークの最初のレイヤーです。入力層の各ノードは、入力データの機能または属性を表します。

 2つの隠れレイヤー：これらは、入力層と出力層の間のレイヤーです。隠れ層は、次のようないくつかのタイプにさらに分割できます。

  *完全に接続されたレイヤー：このレイヤーのすべてのノードは、前のレイヤーのすべてのノードに接続されています。
   *畳み込みレイヤー：これらは、画像処理タスクで一般的に使用されます。畳み込み層の各ノードは、前のレイヤーの小さな領域から入力を受信し、これらの領域は入力全体をカバーするためにレイヤーを横切ってシフトされます。
  *再発層：これらは、自然言語処理などの順次データ処理タスクで使用されます。再発層の各ノードは、前のレイヤーだけでなく、前の時間ステップからも入力を受信します。

 *出力層：これは、ネットワークの出力を生成するニューラルネットワークの最終層です。出力層のノードの数は、解決される問題のタイプに依存します。たとえば、バイナリ分類タスクでは、出力層に2つのクラスのいずれかに属する確率を表す1つのノードがあります。マルチクラス分類タスクでは、出力層に複数のノードがあり、それぞれがクラスの1つに属する確率を表します。