...网络模型拓扑结构包括： 输入层(Input)，这一区域相当于外界的刺激，是刺激的来源并且将刺激传递给神经元。 隐藏层( Hide layer)，这一区域表示神经元相互之间传递刺激，相当于人脑里面。
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输入层（input layer ）隐含层(hide layer)输出层（output layer ）BP神经网络表达了从M个自变量到L个因变量的函数关系 泛化能力（generalization ability） ：是指机器学习...
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... Distribution Layer 分配层 ; 分布层 ; 汇聚层 ; 分发层 Hide Layer 隐藏层 ; 隐含层 ; 隐层 bonding layer 粘结层 ; 粘合层 ; 结合层接着层 ; 粘贴层 ...
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Hide Layer Controls 显示图层控制 ; 隐藏图层控制
top layer hide 头层生皮
Show-Hide Layer 显示隐藏图层
hide layer neuron 隐层神经元
hide middle layer 毛皮的中间层
Hide Top layer 隐藏该层
Hide Original Layer 隐藏原始图层
There are 3 layers in multi-layer front neural network, there are 10 nodes in hide layer, and is 1 node in the output layer.
该神经网络为3层前向网络，其隐含层神经元数为10个，输出层神经元数1个。
First, both input function of network and weight function of hide layer are converted to walsh base function series, and then network is trained by coefficient of walsh base function.
对网络的过程式输入函数及时变的权函数，实施连续沃尔什变换，用变换后的数据训练网络。
To do this, separate the shapes that represent the internal classes onto a separate layer, and then hide the layer to instantly simplify your diagram.
为了实现这一点，您可以将代表内部类的形状分隔为单独的层，然后立即隐藏层以简化图表。
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