人工神经网络分层结构包括哪几层

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人工神经网络的层次结构包括神经元、层和网络。
【人工神经网络分层结构包括哪几层】1.神经元是人工神经网络的最基本单元。细胞按层分组，每层的每个神经元与上一层和下一层的神经元相连，分为输入层、输出层和隐含层，三层相连形成神经网络。
2.输入层只接收外界环境的信息，它由输入单元组成，可以接收样本中的各种特征信息。这一层的每个神经元相当于一个独立变量，不完成任何计算，只为下一层传递信息；隐藏层位于输入层和输出层之间。这些层完全是用来分析的，它们的作用是把输入层的变量和输出层的变量联系起来，使它们更适合数据。最后输出层生成最终结果，每个输出单元会对应一个特定的分类，这个分类就是网络发送给外部系统的结果值，整个网络通过调整链接强度程序就可以达到学习的目的。
3.神经网络是一种运算模型，由大量相互连接的节点(或神经元)组成。每个节点代表一个特定的输出函数，称为激活函数。每两个节点之间的连接代表通过该连接的信号的一个加权值，称为权重，相当于人工神经网络的记忆。网络的输出根据网络的连接方式、权值和激励函数而变化。

以上说明了人工神经网络的层次结构包括多少层。本文到此结束，希望对大家有所帮助。