探索人工神经网络：多层网络的奥秘

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是模拟人脑神经元网络结构的计算模型，其核心是通过大量简单的处理单元之间的交互，实现复杂的计算和学习能力。在众多的人工神经网络结构中，多层神经网络（Multilayer Neural Network）是一种常见且重要的模型。
多层神经网络包含三个或更多的层，通常包括输入层、多个隐藏层和输出层。每一层都包含了一些神经元（或称为节点），这些神经元与上一层和下一层的神经元相连接，形成了复杂的网络结构。每个连接都有一个权重，通过调整这些权重，网络能够学习从输入到输出的映射关系。
输入层：输入层接收外部的数据输入，将数据传递给下一层。输入层的神经元数量通常与数据的特征数量相匹配。
隐藏层：隐藏层是多层神经网络的核心，每个隐藏层的神经元都会接收上一层神经元的输出，通过激活函数处理后，将结果传递给下一层。多层神经网络通常包含一到多个隐藏层，通过增加隐藏层的数量和神经元的数量，可以增加网络的复杂度和学习能力。
输出层：输出层是网络的最终层，它将隐藏层的输出转化为最终的预测结果。输出层的神经元数量通常与任务的类别数量相匹配。
多层神经网络是深度学习的基础，通过反向传播算法（Backpropagation Algorithm）进行训练，不断优化网络权重，以实现对数据的高效学习和预测。