什么是输⼊层、隐藏层和输出层？

输入层、隐藏层和输出层是神经网络中的三种基本层。它们的作用分别为：

1. 输入层：接收输入数据，并将其传递给下一层（隐藏层）。

2. 隐藏层：对输入数据进行加权处理和非线性变换，得到新的表示并传递给下一层或输出层。

3. 输出层：根据前面层传递过来的信息，计算出最终的输出结果。

在神经网络中，输入数据经过输入层的处理后，会经过一系列的隐藏层，每一层通过加权和激活函数的操作，将输入数据转换为更高层次的抽象表示。最终，输出层将这些抽象表示转化为最终的输出结果。整个过程类似于人脑进行信息处理的过程，因此神经网络也被称为人工神经网络。