1.最简单的神经网络示意图
其分为输入层、输出层、隐藏层
对于这样一个最简单的神经网络，只有一个隐藏层
在图中，连线代表此神经元是由上一层的结点，通过一定的运算得到的。也就是说我们定义好输入层的值和其结点的运算方式，我们就可以得到下一层的结点所对应的值
2.感知器
感知器是第一个具有完整算法描述的神经网络算法（感知器学习算法：PLA）
任何线性分类或线性回归问题都可以用感知器来解决
我们可以通过观察发现，如果将最简单的神经网络的一部分拆解出来，就是一个感知器模型
在感知器模型中，输入层的数据通过一定的运算加权求和，得到隐藏层的数据
而如果我们将多个感知器合起来，就可以形成一个人工神经网络
3.深度学习
含多层隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构
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