深度学习源于人工神经网络的研究，先来回顾一下人工神经网络 。一个神经元如下图所示[6]：这个神经元接受三个输入x1，x2，x3，神经元输出为其中W1, W2, W3和b为神经元的参数，f(z)称为激活函数，一种典型的激活函数为Sigmoid函数，即其图像为神经网络则是多个神经元组成的网络，一个简单的神经网络如下图所示使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“ 1”的圆圈称为偏置节点，也就是截距项 。
【Deeplab,deeplab】神经网络最左边的一层叫做输入层（本例中，有3个输入单元，偏置单元不计）；最右的一层叫做输出层（本例中，输出层有2个节点）；中间的节点叫做隐藏层（本例中，有2个隐藏层，分别包含3个和2个神经元，偏置单元同样不计），因为不能在训练样本集中观测到它们的值 。神经元网络中的每一条连线对应一个连接参数，连线个数对应网络的参数个数（本例共有４
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