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多层神经网络就是由单层神经网络进行叠加之后得到的#xff0c;所以就形成了层的概念#xff0c;常见的多层神经网络有如下结构#xff1a; 1#xff09;输入层#xff08;Input layer#xff09;#xff0c;众多神经元#xff08;Neuron#xff…多层神经网络的结构
多层神经网络就是由单层神经网络进行叠加之后得到的所以就形成了层的概念常见的多层神经网络有如下结构 1输入层Input layer众多神经元Neuron接受大量非线形输入消息。输入的消息称为输入向量。
2输出层Output layer消息在神经元链接中传输、分析、权衡形成输出结果。输出的消息称为输出向量。
3隐藏层Hidden layer简称 “隐层”是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。隐层可以有一层或多层。隐层的节点神经元数目不定但数目越多神经网络的非线性越显著从而神经网络的强健性robustness更显著。
4全连接层当前一层和前一层每个神经元相互链接所谓的全连接层就是在前一层的基础上进行一次 YWxb 的变化不考虑激活函数。
激活函数
不管是单层还是多层神经网络都只能线性地划分数据此时如果在感知机的基础上加上非线性激活函数输出的结果就不在一条直线上了。激活函数可以增加模型的非线性分割能力。常见的激活函数有 激活函数的作用除了前面说的增加模型的非线性分割能力外还有提高模型鲁棒性、缓解梯度消失问题、加速模型收敛等。
