⑧什么是输⼊层、隐藏层和输出层？

输入层、隐藏层和输出层是神经网络的三个基本组成部分。输入层接收输入数据，隐藏层处理输入数据并进行计算，输出层输出最终结果。

具体来说，输入层是神经网络中的第一层，用于接收原始数据。例如，对于图像识别任务，输入层会接收图像像素值作为输入。隐藏层是神经网络中的中间层，用于处理输入数据并计算出中间结果。输出层是神经网络中的最后一层，输出神经网络的最终结果。例如，对于图像识别任务，输出层可能输出图像中所包含的物体的类别。

在神经网络中，有可能存在多个隐藏层，这些隐藏层被称为深度神经网络，相应的模型被称为深度学习模型。这些模型在处理大规模数据和复杂任务时具有非常强大的能力。