简单架构

这个简单架构主要由三个部分组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层负责处理这些数据并提取特征，最后输出层将处理后的数据转化为我们需要的结果。这种架构的优点是简单易懂，易于实现和维护。同时，由于其结构的简洁性，它也具有很好的扩展性，可以根据需要添加更多的隐藏层或者改变每层的神经元数量。然而，这种架构的缺点是可能无法处理复杂的问题，因为它只能进行线性变换。为了解决这个问题，我们可以在隐藏层中使用非线性激活函数，如ReLU或Sigmoid，使模型能够学习更复杂的模式。