如何识别神经网络中的神经元和层数

我在YouTube上观看了一个关于神经网络的讲座。我不确定如何识别网络中的神经元和层数。我已经在左侧发布了来自YouTube讲座的幻灯片,显示了3个神经元和2层。我在谷歌上找到了一张图片并发布在右侧。我对谷歌图片中神经元和层数的猜测正确吗?

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回答:

你左侧(来自讲座)的图片中神经元和层数是正确的,而在第二张图片中你的猜测是错误的。那里有三层十二个神经元,但总的神经元数量没有特别意义,最重要的是每层中有多少神经元。因此,你可以这样描述这个网络:

这是一个具有三层的神经网络,第一层(输入层)包含四个神经元,第二层(隐藏层)包含六个神经元,第三层(输出层)包含两个神经元

即使在这张图片中,层也被标记并以图形方式很好地表示

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在任何网络中,你都有输入层输出层,所以你已经有两层,如果输入在输出神经元之前被其他神经元处理,这意味着你有一个隐藏层。你可以在网络中拥有多个隐藏层,这被称为多层神经网络。这里是一些例子:

这是一个具有四层的神经网络,包含两个隐藏层enter image description here

这是一个更复杂的网络,具有三个隐藏层。(总共五层enter image description here

注意:

增加网络中的层数会增加其训练时间

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