简单多层神经网络

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。