神经网络一般有哪几个层,神经网络的层数怎么看

神经网络包括卷积层，还包括哪些层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。

现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。

其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络中某一层的神经元个数与那一层的节点数有什么区别联系

某层的神经元个数与节点数是一个意思文案狗。按你的假设：虽是3层神经网络，但是去叫做两层BP网络，因为输入层一般不算做一层。

按你的假设，n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik提出的公式，可以算的s1取值范围，到时自己选取合适职，s2就是你输出层节点数，也就是输出维数。

bp神经网络，把它分为很多层，可以算深度学习嘛？

神经网络是由一层一层构建的，那么每层究竟在做什么

某层的神经元个数与节点数是一个意思。虽是3层神经网络，但是去叫做两层BP网络，因为输入层一般不算做一层。

n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik 提出的公式，可以算的s1取值范围，到时自己选取合适值，s2就是你输出层节点数，也就是输出维数。

神经网络是不是层数越多越好？

1、神经网络算法隐含层的选取 1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。

最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。 1.2 删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。

1.3黄金分割法算法的主要思想:首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数，这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力。

为满足高精度逼近的要求，再按照黄金分割原理拓展搜索区间，即得到区间[b,c](其中b=0.619*(c-a)+a)，在区间[b,c]中搜索最优，则得到逼近能力更强的隐含层节点数，在实际应用根据要求，从中选取其一即可。

BP算法中,权值和阈值是每训练一次，调整一次。逐步试验得到隐层节点数就是先设置一个初始值，然后在这个值的基础上逐渐增加，比较每次网络的预测性能，选择性能最好的对应的节点数作为隐含层神经元节点数。

BP神经网络中net.iw{1,1} 两个1分别代表什么意思？？

第一个1是指网络层数（net.numLayers）；第二个1是指网络输入个数（net.numInputs）；从第j个输入到到第i层的权重的权重矩阵（或null matrix []）位于 {i，j}；神经网络对象IW属性：该属性定义了网络输入和各输入层神经元之间的网络权值，属性值为NxNi维的单元数组，其中，N为网络的层数，Ni为网络的输入个数。

如果net.inputConnect(i,j)为1，即第i层上的各神经元接收网络的第j个输入，那么在单元 {i，j}中将存储它们之间的网络权值矩阵。

该矩阵的行数为第i层神经元的个数（net.layers{i}.size），列数为第j个输入的维数（net.inputs{j}.size）与输入延退拍数（net inputWeights{i,j}.delays）的乘积。

扩展资料：{i,j}的作用通过访问{i,j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值。 所以一般情况下net,iw{1,1}就是输入层和隐含层之间的权值。

{i,j}各个属性的含义：（1）、delays：该属性定义了网络输入的各延迟拍数，其属性值是由0或正整数构成的行矢量，各输入层实际接收的是由网络输入的各个延迟构成的混合输入。

（2）、initFcn：该属性定义了输入权值的初始化函数，其属性值为表示权值初始化函数名称的字符串。（3）、learn：该属性定义了输入权值在训练过程中是否进行调整，其属性值为0或1。

（4）、learnFcn：该属性定义了输入权值的学习函数，其属性值为表示权值学习函数名称的字符串。