神经网络模型图

神经网络模型图是一种用于描述和表示神经网络结构的图形化工具。它通常由多个层次的节点组成，每个节点代表一个神经元，而连接线则表示神经元之间的连接权重。在神经网络模型图中，输入层接收外部数据，并通过连接传递到隐藏层和输出层。隐藏层可以有多个，用于对输入数据进行非线性变换和特征提取。输出层则根据网络的任务生成相应的结果，如分类、回归等。通过调整连接权重和激活函数的选择，神经网络可以根据训练数据自动学习和优化模型参数，从而实现对未知数据的预测和分类能力。神经网络模型图不仅可以帮助研究人员理解和设计复杂的神经网络结构，还可以用于可视化和解释神经网络的训练过程和结果。