神经网络是深度学习中的核心概念之一。本文将介绍神经网络的基本架构，包括层、节点、权重和激活函数等。

神经网络层

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
  • 输出层：输出最终结果。

神经网络节点

每个层由多个节点组成，节点之间通过权重进行连接。

  • 节点：代表一个神经元，用于计算输入数据的线性组合和激活函数的输出。

权重

权重是连接节点之间的参数，用于控制输入数据对输出结果的影响。

  • 权重：用于调整输入数据与节点之间的连接强度。

激活函数

激活函数用于引入非线性，使神经网络具有学习复杂模式的能力。

  • 激活函数：例如Sigmoid、ReLU等。

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络架构的知识，可以阅读以下文章：

神经网络架构图