神经网络流程图

神经网络流程图是一种用于描述和展示神经网络结构的工具。它通常由多个层次的节点组成，每个节点代表一个神经元，节点之间的连接表示信息传递的方向和方式。输入层接收外部数据，并通过连接传递到隐藏层进行计算和处理，最终得到输出结果。隐藏层可以有多个，每一层都对上一层的输出进行加权求和和激活函数处理，以提取更高层次的特征。通过调整节点之间的权重和偏置值，可以优化神经网络的性能和准确性。神经网络流程图还可以显示激活函数的类型、损失函数的选择以及优化算法的应用等信息，帮助用户理解和设计神经网络模型。