若第一隐层权矩阵是W1,偏置向量是b1，激活函数是f1:第二隐层权矩阵是W2,偏置向量是b2，激活函数是f2;输出层权矩阵是W3,偏置是b3,激活函数是f3。 (1)说明该多层感知器神经网络训练过程中可学习参数的数目(不包括超参数)。 (2)给出该神经网络输出y的表达式。

(1) 该多层感知器神经网络训练过程中可学习参数的数目为：W1的大小 + b1的大小 + W2的大小 + b2的大小 + W3的大小 + b3的大小。

其中，W1的大小为第一隐层的神经元个数乘以输入层的神经元个数；b1的大小为第一隐层的神经元个数；W2的大小为第二隐层的神经元个数乘以第一隐层的神经元个数；b2的大小为第二隐层的神经元个数；W3的大小为输出层的神经元个数乘以第二隐层的神经元个数；b3的大小为输出层的神经元个数。

(2) 该神经网络输出y的表达式为：

y = f3(W3f2(W2f1(W1x + b1) + b2) + b3)

其中，x为输入向量。

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；第二层隐层权矩阵是w2，偏置向量是b2，激活函数是f2；第三层隐层权矩阵是w3，偏置向量是b3，激活函数是f3，说明该多层感知器神经网络训练过程中可学习参数的数目，不包括超参数，给出该神经网络输出y的表达式

该多层感知器神经网络的可学习参数数目为w1（第一层隐层权矩阵）的元素个数加上b1（第一层隐层偏置向量）的元素个数加上w2（第二层隐层权矩阵）的元素个数加上b2（第二层隐层偏置向量）的元素个数加上w3（第三层隐层权矩阵）的元素个数加上b3（第三层隐层偏置向量）的元素个数。也就是：
可学习参数数目 = w1的元素个数 + b1的元素个数 + w2的元素个数 + b2的元素个数 + w3的元素个数 + b3的元素个数

该神经网络的输出y的表达式为：
y = f3(w3*f2(w2*f1(w1*x + b1) + b2) + b3)
其中，x是输入向量，f1是第一层隐层的激活函数，f2是第二层隐层的激活函数，f3是输出层的激活函数。

#输入数据为 x，第一层的权重矩阵为 w1，偏置项为 b1，第二层的权重矩阵为 w2，偏置项为 b2公式是什么

假设神经网络有两个隐藏层，第一层的输入是x，第一层的权重矩阵为w1，偏置项为b1，第二层的权重矩阵为w2，偏置项为b2。则该神经网络的输出为：

y = f2(w2*f1(w1*x+b1)+b2)

其中，f1和f2是激活函数，常用的有sigmoid函数、ReLU函数等等。这个式子可以展开为以下的计算过程：

1. 第一层的计算
z1 = w1*x + b1
a1 = f1(z1)

2. 第二层的计算
z2 = w2*a1 + b2
y = f2(z2)

其中，z1和z2分别表示第一层和第二层的加权和，a1表示第一层的输出，y表示神经网络的最终输出。

需要注意的是，以上的公式只是一个示例，并不适用于所有的神经网络。在实际应用中，神经网络的结构和参数需要根据具体任务来进行设计和调整。