neural networks and deep learning-chapter1-2

1.3 神经网络的架构 假设我们有这样一个神经网络： 如前文所示，最左边的一层称为输入层，其神经元称为输入神经元；最右边的一层称为输出层，其神经元称为输出神经元。而对于那些居于这两层之间的层，我们称之为隐藏层。它表达的含义非常简单：既非输入层也非输出层的层。隐藏层可以是0层，也可以是无数层。 一般来说，输入层和输出层是很好设计的：我们的数据有多少特征，我们就设计多少个输入神经元；我们需要得到多少目

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