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简单多层神经网络
2022-04-26 00:06:03
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简单多层神经网络是一种深度学习模型，由多个神经元层组成。每一层都包含若干个神经元，每个神经元都有多个输入和一个输出。相邻两层之间通过权重连接，每个连接都有一个对应的权重值。在训练过程中，网络会根据输入数据调整权重值，以最小化预测值与真实值之间的误差。这种模型可以用于解决分类、回归和聚类等问题。
神经网络结构图
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大纲/内容
h11
x1
hn1
h12
W11
∑
x2
h13
f
W22
y1
隐含层
W21
W12
输入层
b11
W13
W23
y2
Container
b12
hn3
输出层
hn2
b13
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