本文重点
神经网络是深度学习的基础模型之一,本文将讲解一下基础模型神经网络是什么?
神经网络
如上所示,这个神经网络有两层(我们认为输入层不算神经网络的层数),其中一个隐藏层,还有一个是输出层。我们称隐藏层为第一层,输出层为第二层,输入层为第零层。
我们有输入特征x1、x2、x3,它们被竖直堆叠起来,这个叫做神经网络的输入层。它包含了神经网络的输入。
最后一层输出结点只有一个,这个是输出层。
中间的这个是隐藏层,之所以叫隐藏层是因为这些结点的准确值我们是不知道的,也就是看不到它们在训练集中对应的值,你能看到输入的值,你也能看到输出的值,但是隐藏层的东西,你是无法看到的。
现在我们应该对神经网络的输入层,隐藏层和输出层有一个大概的了解了。
符号表示
为了方便对神经网络的