三层神经网络的基本概念

三层神经网络是一种基本的前馈神经网络结构，其基本概念包括：

1. 输入层（Input Layer）：接收外部输入信号，将输入信号传递给下一层神经元。输入层神经元数量等于输入特征的数量。

2. 隐藏层（Hidden Layer）：对输入信号进行加工处理，提取特征。隐藏层神经元数量可以根据问题的复杂程度和数据量进行调整。

3. 输出层（Output Layer）：输出最终结果，可以是一个标量、一个向量或一个分类概率分布。输出层神经元数量根据问题的类型进行调整。

4. 权值（Weight）：神经元之间的连接强度，用于调整输入信号的贡献度。权值是神经网络训练的关键参数，通过训练调整权值可以提高神经网络的性能。

5. 激活函数（Activation Function）：神经元对输入信号进行加工处理的函数，通常是一个非线性函数，用于增加神经网络的非线性处理能力。

6. 前向传播（Forward Propagation）：神经网络将输入信号从输入层传递到输出层的过程，输入信号经过每个神经元的加工处理后，传递到下一层神经元进行处理。

7. 反向传播（Backward Propagation）：神经网络训练过程中，通过计算预测值和实际值之间的误差，将误差反向传递到每个神经元，根据误差调整权值，优化神经网络的性能。

8. 损失函数（Loss Function）：用于评估神经网络输出结果与实际结果之间的差距，常用的损失函数包括均方误差、交叉熵等。

9. 优化算法（Optimization Algorithm）：用于调整神经网络的参数，使其最小化损失函数。常用的优化算法包括梯度下降法、Adam算法等。