序
正如我们在上一篇文章中了解到的，神经网络是由多个神经单元组成的，本博客将了解到深度学习是由多个神经网络组成的，分为输入层、隐藏层和输出层。隐藏层涉及的知识点最多，是本文的重点。
正文
分层神经网络的主要结构如下图所示。通过激活输入层中的信号，提取隐层中的特征，不同输入层对应的不同隐层神经单元的神经元权值和自偏可能不同，将输入层的兴奋传递给隐层的兴奋，最终输出层根据不同的隐层权值和自偏输出结果。
一个例子
借用书中的一个例子，目标是识别一个4 * 3的黑白图像是0还是1。在例子中，输入层用12个神经节点对应4 * 3个像素，然后隐含层用3个神经单元进行特征提取，最后输出层用两个神经节点将识别结果标记为0或1。
输入层
如上界面剂和墙固的区别图所示，十二个神经单元对应4 * 3像素(黑白)。如果像素为黑色，搜索历史则对应的神经元处于第一个兴奋状态，否则处于静止状态。
输出层
输出层负责输出最终结果。输出层有两个节点。如果识别结果偏向0，那么第一个节点的兴奋度会高于第二个节点。如果识别结果偏向1，第二个节点的兴奋度会高于第一个节点。
隐藏层
随着特征提取,的伟大使命，隐藏层中的每个节点将对输入层的兴奋度具有不同的接收权重，从而更倾向于某种识别搜索历史模式。
举个例子，比如在书中，隐藏层的第一个神经单元对应下图所示的模式A，即对应输入层的神经单元4和7的接收权重相对较高，其他神经单元的接收权重相对较低。如果超过了神经单元本身的偏置(阈时间管理值)，就会触发隐找到英语含层的兴奋，将兴网络营销奋信息传递到输出层。隐藏层的其他神经单元也是如此。
各个层如何向上营销推广方案传递信息
根据上面的介绍，输入层的每个神经单元直接对应原始数据，然后向隐含层提供信息。隐层中的每个神经单元对于输入层中的不找到那个人同神经单元具有不同的权重，因此倾向于被某种识别模式所激发。多个隐层的神经单元被激发后，输出层的神经单元根据不通过的英文同隐层的兴奋程度进行加权，并赋予不同的兴奋性，这就是模型的最终识别结果。
神经网络中权重和偏差的作时间计算器用帮助的拼音
根据以上信息哪些食物有利于降血糖，权重会影响神经单元对输入目标的英文信息的敏感度。比如隐含层的神经元通过控制权重形成识别模式偏差，界面医疗输出层的神经元调整隐含层神经元的权重，可以形成输出结果的偏差。
另一方面，偏见可以理解为敏感。如果没有设置合适的偏置，一些“噪声”会影响模型识别的结果，相同重量的情况下或者一些本该识别的场景，却在传输过程中被遮挡。
监督学习下的权重如何确定？
这里需要引入一个概念。“损失函数”也称为成本函数。计算方法是软件商店下载预测值和学习数据的偏差值之和(误差)的平方。监督学习就是通过一些“学习数据”的训练，使模型预测的“误差”尽可能小。
总结
神经网络由几个神经单元组成。深度学习中的神效果器经网络可以分为三层，即输入层、隐含层和输出层。每一层都有一个相应的神经网络与下一层相连。
输入层主要用于获取输入信息，比如黑白照片的像素是黑还是白，大小主要取决于输入信息尺度；
隐含层主要进行特征提取，调整权重使如何提高英语阅读能力隐含层的神经元对某种模式做出反应。
输出层用于停靠隐藏层并输出模型结果。调整权重以形成正确的re
其中，何时是读书天偏倚(阈值)搜索狄仁杰的游戏可以消除一些“噪声操作系统的五大功能”影响。在监督学习下，用“损失函数”来如何瘦脸衡量模型的合理性，计算方法是对预测值与正解的差值(误差)进行求和、平方。目标是通过学习材料的训练使误差变小；
