概述
术语
- input layer(输入层):如上图，最左边的一层
- input neurons(输入神经元):在输入层的neurons
- output layer(输出层)：如上图，最右边的一层
- output neurons(输出神经元)：在输出层的neurons
- hidden layer(隐藏层)：如上图，中间那层，既不是ouput也不是input
- multiple hidden layers:隐藏层允许有多层
历史上，多层神经网络也叫作多层perceptrons或者MLPs,尽管它是由sigmoid neurons组成的，而不是perceptrons。在这个系列里，不会用MLPs，因为会有二义性
feedForward neural networks:表示存在这样的神经网络，在某一层的ouput作为下一层的input。这个神经网络不允许有loops（圈，回路，这个概念请参看图论）
- recurrent neural networks:表示存在这样的神经网络，允许有loops。
最后
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