神经网络的主要原理包括以下几个方面: 1.输入层的设计:输入层的设计需要考虑输入数据的特征和结构,包括数据的长度、维度、分辨率等。例如,卷积神经网络的输入层可以包括卷积层、池化层和全连接层等。 2.隐藏层的设计：隐藏层通常包含一些前馈神经网络的基本单元，例如全连接层、卷积层和池化层等。这些基本单元可以被视为神经元之间的输入转移函数，用于对输入层数据进行预测。 3.神经元的表示...

发布时间：2025-10-31 浏览量：2