typical_nn

typical_nn是一个典型的神经网络模型，它由多个神经元层组成。每个神经元层都包含多个神经元，这些神经元通过连接权重来传递信息。输入数据首先进入输入层，然后逐层传递到隐藏层和输出层。在每一层中，神经元会计算其输入的加权和，并通过激活函数来产生输出。训练过程中，网络会根据误差反向传播算法来调整连接权重，以最小化预测值与真实值之间的差距。这种类型的神经网络广泛应用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。