人工神经网络概化流程图

人工神经网络的概化流程图可以分为输入层、隐藏层和输出层三个部分。输入层接收原始数据，隐藏层负责处理数据并将结果传递给输出层进行输出。在隐藏层中，通常会使用激活函数来进行数据的非线性转换，以增强网络的表达能力。而在输出层，也会根据不同的任务选择不同的激活函数和损失函数来进行训练和预测。总的来说，人工神经网络的概化流程图是一个由多个神经元和连接组成的复杂网络结构，可以用于各种不同的机器学习任务。