输入层是几维的输出层是几维的
输入层是几维的输出层是第n层，等于3n-2,3n-1,3n。虽是3层神经网络，但是去叫做两层BP网络，因为输入层一般不算做一层。
n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik提出的公式，可以算的s1取值范围，到时自己选取合适值，s2就是你输出层节点数，也就是输出维数。
输出层特点：不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很强的容错能力和自组织能力。
这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础。并在广阔的领域获得了重要的应用。
例如，在通信领域，人工神经网络可以用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制（纠错和检错编码）、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等等。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
是不是所有神经网络都几乎要输入层和输出层！
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。
神经网络学习样本都要有输入层和输出层嘛
bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求
p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)。
BP网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等缺点。
扩展资料：BP算法主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。
1、初始化，随机给定各连接权及阀值。
2、由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出3、计算新的连接权及阀值，计算公式如下：4、选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
参考资料来源：百度百科-BP神经网络。
卷积神经网络结构基本单元层有哪些？
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输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层：将向量化特征转换成标签。