品牌型號：華為MateBook D15
系統：Windows 11
人工神經網絡分層結構包括神經元、層和網絡三個部分。
1、神經元是人工神經網絡最基本的單元。單元以層的方式組，每一層的每個神經元和前一層、後一層的神經元連接，共分為輸入層、輸出層和隱藏層，三層連接形成一個神經網絡。
2、輸入層只從外部環境接收信息，是由輸入單元組成，而這些輸入單元可接收樣本中各種不同的特徵信息。該層的每個神經元相當於自變量，不完成任何計算，只為下一層傳遞信息；隱藏層介於輸入層和輸出層之間，這些層完全用於分析，其函數聯繫輸入層變量和輸出層變量，使其更配適數據。而最後，輸出層生成最終結果，每個輸出單元會對應到某一種特定的分類，為網絡送給外部系統的結果值，，整個網絡由調整鏈接強度的程序來達成學習的目的。
3、神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activationfunction）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。
