假设我的第一个输入层有 10 个输入节点/神经元。假设我的隐藏层也有 10 个神经元。我的第三层也是最后一层是一个输出神经元。
如何连接层？有没有一种技术可以确定最好的方法来做到这一点，还是只是将每个输入神经元连接到每个隐藏层神经元，两层之间总共有 100 条边？
这可能是一个非常基本的问题，但我还没有看到太多具体的例子。我发现的例子要么似乎连接了所有神经元，要么连接似乎是随机的。
最佳答案
如果有的话，这是基于直觉和经验结果。我见过人们使用递归神经网络。
使用前馈神经网络，连接来自层 n 的所有神经元是有意义的。到层中的所有神经元 n+1 .
这是我最近使用的一个示例(以演示大量边):
关于artificial-intelligence - 如何确定在人工神经网络的层之间连接哪些神经元？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29867596/