深度神经网络隐藏层数,神经网络的隐藏层理解

神经网络隐藏层是什么

一个神经网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐藏层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐藏层（因为用户看不见这些层，所以见做隐藏层）。

这些隐藏层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

关于循环神经网络RNN,隐藏层是怎么来的？

RNN的隐藏层也可以叫循环核，简单来说循环核循环的次数叫时间步，循环核的个数就是隐藏层层数写作猫。

循环核可以有两个输入（来自样本的输入x、来自上一时间步的激活值a）和两个输出（输出至下一层的激活值h、输出至本循环核下一时间步的激活值a），输入和输出的形式有很多变化，题主想了解可以上B站搜索“吴恩达 深度学习”其中第五课是专门对RNN及其拓展进行的讲解，通俗易懂。

B站链接：网页链接参考资料：网页链接。

BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳

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。

神经网络可以没有隐含层吗

求教pytorch，深度神经网络中这段代码的隐藏层是那段代码？

这个线性回归程序没有隐藏层是一个单层神经网络,隐藏层是在多层感知机中引入的,并且一般要在隐藏层中使用ReLU函数作为激活函数,否则,虽然引入隐藏层,仍然等价于一个单层神经网络.下面是一种激活函数ReLU(见图),它只保留正数元素,负数元素清零.。

神经网络中输入层到隐藏层的W是怎么来的？

W是权重。开始的初始化权重是随机产生的，之后的权重是在训练中自动更新的。训练更新的权重一般而言是看不到的，但也可以通过可视化权重的方式实现中间变量的观察，不过这些权重有什么含义目前并不十分清楚。

神经网络是模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。从x到h到y可以近似看作动物神经，权重则可以看作是神经的粗细程度，或者说是两细胞之间联结的紧密程度。

神经网络通过调整内部大量的权重来实现调整内部节点之间相互连接的关系，从而达到模拟动物神经网络来处理信息的目的。

神经网络中隐层越多计算越复杂吗

一 隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。

对于没有隐层的神经网络模型，实际上就是一个线性或非线性（取决于输出层采用线性或非线性转换函数型式）回归模型。

因此，一般认为，应将不含隐层的网络模型归入回归分析中，技术已很成熟，没有必要在神经网络理论中再讨论之。

二 隐层节点数在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。

为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。

研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。

在确定隐层节点数时必须满足下列条件：（1）隐层节点数必须小于N-1（其中N为训练样本数），否则，网络模型的系统误差与训练样本的特性无关而趋于零，即建立的网络模型没有泛化能力，也没有任何实用价值。

同理可推得：输入层的节点数（变量数）必须小于N-1。（2）训练样本数必须多于网络模型的连接权数，一般为2~10倍，否则，样本必须分成几部分并采用“轮流训练”的方法才可能得到可靠的神经网络模型。

总之，若隐层节点数太少，网络可能根本不能训练或网络性能很差；若隐层节点数太多，虽然可使网络的系统误差减小，但一方面使网络训练时间延长，另一方面，训练容易陷入局部极小点而得不到最优点，也是训练时出现“过拟合”的内在原因。

因此，合理隐层节点数应在综合考虑网络结构复杂程度和误差大小的情况下用节点删除法和扩张法确定。