神经网络中隐藏层的作用,深度神经网络隐藏层数

神经网络隐藏层是什么

一个神经网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐藏层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐藏层（因为用户看不见这些层，所以见做隐藏层）。

这些隐藏层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征？

关于循环神经网络RNN,隐藏层是怎么来的？

RNN的隐藏层也可以叫循环核，简单来说循环核循环的次数叫时间步，循环核的个数就是隐藏层层数。

循环核可以有两个输入（来自样本的输入x、来自上一时间步的激活值a）和两个输出（输出至下一层的激活值h、输出至本循环核下一时间步的激活值a），输入和输出的形式有很多变化，题主想了解可以上B站搜索“吴恩达深度学习”其中第五课是专门对RNN及其拓展进行的讲解，通俗易懂。

B站链接：网页链接参考资料：网页链接。

神经网络（深度学习）的几个基础概念

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN࿰