上一篇博文中，我们介绍了神经网络中的神经元，那么该如何组织起来这些神经元，才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢？
这是一个复杂的问题，在工程中，神经网络的架构也是训练的也是一种超参数，本节先在理论上做一个简单的介绍，后续会结合具体的例子，讲述神经网络中，网络架构对系统训练和效果的影响。
如图是一个简单的神经网络，包含了输入层，隐藏层和输出层。
输入层里的神经元又叫输入神经元，输入层比较特殊，没有输入，只有输出。
上一篇博文中，我们介绍了神经网络中的神经元，那么该如何组织起来这些神经元，才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢？
这是一个复杂的问题，在工程中，神经网络的架构也是训练的也是一种超参数，本节先在理论上做一个简单的介绍，后续会结合具体的例子，讲述神经网络中，网络架构对系统训练和效果的影响。
如图是一个简单的神经网络，包含了输入层，隐藏层和输出层。
输入层里的神经元又叫输入神经元，输入层比较特殊，没有输入，只有输出。