簡單神經網路

• 輸入層：接收數據，對應特徵值，是網絡的入口。
• 隱藏層：學習數據的抽象特徵，引入非線性，處理複雜模式。
• 輸出層：產生結果，將特徵轉換為預測值(regression)或分類(classification)結果。

陳縕儂老師說過 中間的隱藏層通常不會是線性的 如果全部都是線性 那任意交換隱藏層的順序 都不會對輸出有影響