神經網絡架構

神經網絡模型 神經網絡分爲輸入層、隱藏層、輸出層；以一個四層的神經網絡爲例（包含兩個隱藏層），輸入層x1,x2,x3經過第一組權重參數W1後，得到了第一個隱藏層的數據。然後再經過W2、W3後，得到最後的輸出層數據。 那麼，既然如此，可以直接用一個WX來進行表示就可以，爲什麼要加那麼多的隱藏層？ 因爲還得考慮到非線性的情況，WX是不能表現出非線性的情況的。 激活函數 如上圖所示，特徵值x經過W1後，

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