典型人工多层神经网络包括

系统:Windows 11
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人工网络的层次结构包括神经元、层和网络。

1.神经元是人工神经网络的最基本单元。每层中的每个神经元都与上一层和下一层中的神经元相连，分为输入层、输出层和隐含层。这三层连接起来形成一个神经网络。

2.输入层只接收外界环境的信息，由输入单元组成，可以接收样本中的各种特征信息。这一层的每个神经元相当于一个独立变量，只为下一层传递信息，不做任何计算。隐藏层位于输入层和输出层之间。这些层完全用于分析，它们的功能将输入层和输出层的变量联系起来，使它们更适合数据。最后输出层生成最终结果，每个输出单元会对应一个特定的分类，这个分类将是网络发送给外部系统的结果值。整个网络将通过调整链路强度来学习。

3.神经网络是一种运算模型，由大量相互连接的节点(或神经元)组成。每个节点代表一个特定的输出函数，称为激活函数。两个节点之间的连接表示通过该连接的信号的一个加权值，称为权重，相当于人工神经网络的记忆。根据网络的连接方式、权值和激励函数，网络的输出是不同的。