⑴ 神经网络是由一层一层构建的，那么每层究竟在做什么
某层的神经元个数与节点数是一个意思。
虽是3层神经网络，但是去叫做两层BP网络，因为输入层一般不算做一层。
n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik 提出的公式，
可以算的s1取值范围，到时自己选取合适值，s2就是你输出层节点数，也就是输出维数。
⑵ 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。
⑶ 神经网络层数包括输入和输出层吗
具体来说就是采用(PSO)算法对神经网络的输入层—隐层和隐层—输出层的权值进行优化。
⑷ 卷积神经网络结构基本单元层有哪些
输入层：输出特征矩阵
卷积层：进行卷积运算
池化层：进行pooling缩小维度
中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正
这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复
全连接层：将特征矩阵集合向量化
最后激活层：将向量化特征转换成标签
⑸ 是不是所有神经网络都几乎要输入层和输出层！
最简单的神经网络也叫感知机，只有三层构成，输入层，隐层和输出层。
这三层是构成完整神经网络的必要结构。
⑹ 神经网络的主要内容特点
（1） 神经网络的一般特点
作为一种正在兴起的新型技术神经网络有着自己的优势，他的主要特点如下：
① 由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法。使它较之专家系统的固定的推理方式及传统计算机的指令程序方式更能够适应化环境的变化。总结规律，完成某种运算、推理、识别及控制任务。因而它具有更高的智能水平，更接近人的大脑。
② 较强的容错能力，使神经网络能够和人工视觉系统一样，根据对象的主要特征去识别对象。
③ 自学习、自组织功能及归纳能力。
以上三个特点是神经网络能够对不确定的、非结构化的信息及图像进行识别处理。石油勘探中的大量信息就具有这种性质。因而，人工神经网络是十分适合石油勘探的信息处理的。
（2） 自组织神经网络的特点
自组织特征映射神经网络作为神经网络的一种，既有神经网络的通用的上面所述的三个主要的特点又有自己的特色。
① 自组织神经网络共分两层即输入层和输出层。
② 采用竞争学记机制，胜者为王，但是同时近邻也享有特权，可以跟着竞争获胜的神经元一起调整权值，从而使得结果更加光滑，不想前面的那样粗糙。
③ 这一网络同时考虑拓扑结构的问题，即他不仅仅是对输入数据本身的分析，更考虑到数据的拓扑机构。
权值调整的过程中和最后的结果输出都考虑了这些，使得相似的神经元在相邻的位置，从而实现了与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。
④ 采用无导师学记机制，不需要教师信号，直接进行分类操作，使得网络的适应性更强，应用更加的广泛，尤其是那些对于现在的人来说结果还是未知的数据的分类。顽强的生命力使得神经网络的应用范围大大加大。
⑺ 目前最常用的神经网络是多少层的
一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。对于没有隐层的神经网络模型，实际上就是一个线性或非线性（取决于输出层采用线性或非线性转换函数型式）回归模型。因此，一般认为，应将不含隐层的网络模型归入回归分析中，技术已很成熟，没有必要在神经网络理论中再讨论之。
⑻ 人工神经网络的基本组成是什么啊
基本结构是三层，输入层，隐层，输出层，各层由神经元和神经元之间的权值组成。
⑼ 什么是单层神经网络
单层神经网络就是含有一层隐藏层的神经网络，还有一个输入和输出层
⑽ 神经网络包括卷积层，还包括哪些层
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。