2隐藏层神经网络

隐藏层神经网络是一种深度学习模型，其结构包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。在输入层和输出层之间，有一个或多个隐藏层，这些层包含许多神经元，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，并且也连接到下一层的所有神经元。这种网络通过训练数据学习权重和偏置，以便能够对新的输入进行准确的预测或分类。隐藏层的数量和大小可以根据问题的复杂性和所需的精度进行调整。尽管隐藏层神经网络需要大量的计算资源和时间来训练，但它们已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等许多领域取得了显著的成果。