1.最簡單的神經網路示意圖
其分為輸入層、輸出層、隱藏層
對于這樣一個最簡單的神經網路，只有一個隱藏層
在圖中，連線代表此神經元是由上一層的結點，通過一定的運算得到的，也就是說我們定義好輸入層的值和其結點的運算方式，我們就可以得到下一層的結點所對應的值
2.感知器
感知器是第一個具有完整演算法描述的神經網路演算法（感知器學習演算法：PLA）
任何線性分類或線性回歸問題都可以用感知器來解決
我們可以通過觀察發現，如果將最簡單的神經網路的一部分拆解出來，就是一個感知器模型
在感知器模型中，輸入層的資料通過一定的運算加權求和，得到隱藏層的資料
而如果我們將多個感知器合起來，就可以形成一個人工神經網路
3.深度學習
含多層隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構
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