多层神经网络图解

多层神经网络是一种深度学习模型，它由多个隐藏层组成。每一层都包含许多神经元，这些神经元通过权重和偏置进行连接。输入数据首先进入第一层，然后通过激活函数进行处理，生成输出。这个输出作为下一层的输入，以此类推，直到达到最后一层。最后一层通常是一个全连接层，用于生成最终的预测结果。多层神经网络可以捕捉到复杂的非线性关系，因此在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理等。

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