单隐层神经网络

单隐层神经网络是一种最简单的神经网络，它只包含一个隐藏层。这个隐藏层的神经元数量可以根据需要进行调整，但通常情况下，它的神经元数量应该比输入层和输出层的神经元数量少。单隐层神经网络的优点是计算量较小，训练速度较快；缺点是表达能力有限，只能解决一些简单的问题。在实际应用中，单隐层神经网络通常用于分类和回归任务。例如，可以使用单隐层神经网络对手写数字进行识别，或者预测房价等连续型变量的值。总之，单隐层神经网络是一种简单但实用的机器学习模型，它在许多领域都有着广泛的应用前景。