有5个隐藏层的神经网络模型图

以下是一个有5个隐藏层的神经网络模型图：

Input Layer    Hidden Layer 1    Hidden Layer 2    Hidden Layer 3    Hidden Layer 4    Hidden Layer 5    Output Layer
     x1               h11                h21                h31                h41                h51                y
     x2               h12                h22                h32                h42                h52
     x3               h13                h23                h33                h43                h53
     ...              ...                ...                ...                ...                ...
     xn               h1n                h2n                h3n                h4n                h5n

其中，输入层有n个节点，对应着n个输入变量（x1, x2, ..., xn）；输出层有1个节点，对应着预测值y。每个隐藏层都有m个节点，其中m是一个超参数，可以根据具体问题调整。在这个模型中，每个隐藏层的节点都与上一层的每个节点相连，并通过激活函数（如sigmoid函数）将输入信号转化为输出信号，再传递到下一层。最后通过输出层的节点得到一个预测值。