输入数据为三类，神经网络中输入层的特征个数为479，隐藏层1的为200，隐藏层2的为100，输出层为3，各层得输出矩阵是什么

隐藏层1的输出矩阵为200个元素，可以表示为1x200的行向量或者200x1的列向量。

隐藏层2的输出矩阵为100个元素，可以表示为1x100的行向量或者100x1的列向量。

输出层的输出矩阵为3个元素，可以表示为1x3的行向量或者3x1的列向量。

对于每一层的输出矩阵，由于神经网络的计算是基于矩阵乘法的，因此我们需要将输入数据转换为与输出矩阵相匹配的矩阵形式。假设输入数据的维度为(n, 479)，其中n为样本数，则第一层的权重矩阵为(479, 200)，第二层的权重矩阵为(200, 100)，输出层的权重矩阵为(100, 3)。则每一层的输出矩阵可以表示为：

第一层输出矩阵：(n, 200)

第二层输出矩阵：(n, 100)

输出层输出矩阵：(n, 3)

相关问题

假设输入数据为三类，神经网络中输入层的特征个数为479，隐藏层1的为200，隐藏层2的为100，输出层为3

这是一个典型的多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）模型。输入层的特征个数为479，表示每个输入样本有479个特征。隐藏层1的神经元个数为200，表示该层有200个神经元，每个神经元都会接收来自输入层的信号，并输出一个加权和，经过激活函数后作为下一层的输入。同理，隐藏层2的神经元个数为100。最后的输出层有3个神经元，每个神经元对应一个类别，表示模型的预测结果。

在每个隐藏层和输出层中，神经元之间都有权重连接，这些权重是通过训练模型得到的。模型的目的就是通过调整这些权重，使得模型的预测结果尽可能正确。通常使用反向传播算法来训练MLP模型。

神经网络中输入层的特征个数为479，隐藏层1的为200，隐藏层2的为100，输出层为3

这是一个三层神经网络，输入层有479个特征，隐藏层1有200个神经元，隐藏层2有100个神经元，输出层有3个神经元。这个神经网络可以用来进行分类任务，比如将输入的数据分为3类。在训练过程中，神经网络会根据输入的数据和对应的标签进行反向传播算法，以调整神经元之间的权重和偏置，使得神经网络的输出结果更加接近标签。最终训练好的神经网络可以用于新的数据分类任务。