在人工智能領域，深層神經網絡（DNN）的崛起標志著技術范式的根本性轉變。相較于傳統淺層神經網絡（如單層感知機、線性回歸模型），深層網絡通過引入多層隱藏層，實現了對復雜數據模式的深度解析與高效建模。
神經網絡中輸入層表示神經網絡的第0層，記住當我們算神經網絡的層數時，我們不算輸入層，我們只算隱藏層和輸出層。我們用L表示神經網絡的層數。
邏輯回歸
我們可以認為邏輯回歸是只有一層的神經網絡
單隱層的神經網絡
有一個隱藏層的神經網絡就是單隱層神經網絡
深層神經網絡
超過兩層的神經網絡我們可以簡單的認為它是深
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