神经网络是以什么组成的
时间：2024-11-24 07:01:42
神经网络的基本构成
神经网络的基本构成主要包括三个部分：输入层、隐藏层和输出层。
1. 输入层：这是网络的初始数据，对于每个输入，其输出到隐藏层的值是初始输入值。
2. 隐藏层：这是网络的核心和灵魂，该层中的神经元为每个输入配置权重，这些权重随机设置初始值，并在网络训练时进行调整，以使神经元的输出更接近预期结果。
3. 输出层：这是神经网络在执行计算后得到的输出，简单案例中的输出将设置为true、false，或者on、off。神经元为每个输入配置权重，这些输入来自先前的隐藏层。
在每一层下，都有很多神经元构成这一层的基本结构。输入层只有一个参数：激活值。输出层（包括隐藏层）神经元有三个参数：权重、激活值和偏置。
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