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人工神经网络的层次结构包括神经元、层和网络 。
【人工神经网络分层结构包括哪几层】1.神经元是人工神经网络的最基本单元 。细胞按层分组,每层的每个神经元与上一层和下一层的神经元相连,分为输入层、输出层和隐含层 , 三层相连形成神经网络 。
2.输入层只接收外界环境的信息,它由输入单元组成,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,不完成任何计算,只为下一层传递信息;隐藏层位于输入层和输出层之间 。这些层完全是用来分析的,它们的作用是把输入层的变量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,这个分类就是网络发送给外部系统的结果值,整个网络通过调整链接强度程序就可以达到学习的目的 。
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 。每两个节点之间的连接代表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 。网络的输出根据网络的连接方式、权值和激励函数而变化 。
以上说明了人工神经网络的层次结构包括多少层 。本文到此结束,希望对大家有所帮助 。
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