兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常指的是具有兩個隱藏層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種結(jié)構(gòu)在許多機器學(xué)習(xí)任務(wù)中非常常見。以下是一個典型的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含的組成部分：

1. 輸入層（Input Layer）：

輸入層接收原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是圖像、文本或其他類型的特征。

輸入層的節(jié)點數(shù)量取決于輸入數(shù)據(jù)的維度。

2. 第一個隱藏層（Hidden Layer 1）：

隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進行初步的抽象和特征提取。

隱藏層的節(jié)點數(shù)量可以根據(jù)問題的復(fù)雜度和所需模型的容量來設(shè)定。

每個節(jié)點通過權(quán)重與輸入層節(jié)點相連接，并應(yīng)用非線性激活函數(shù)，如ReLU、tanh或sigmoid。

3. 第一個隱藏層的輸出：

第一個隱藏層的輸出作為第二個隱藏層的輸入。

4. 第二個隱藏層（Hidden Layer 2）：

第二個隱藏層對第一個隱藏層的輸出進行進一步的抽象和特征提取。

類似于第一個隱藏層，它也包含節(jié)點，并通過權(quán)重與第一個隱藏層相連接。

5. 輸出層（Output Layer）：

輸出層負責(zé)將隱藏層的輸出映射到最終的結(jié)果。

輸出層的節(jié)點數(shù)量取決于任務(wù)類型，例如，對于多分類問題，輸出層可能有多個節(jié)點，每個節(jié)點對應(yīng)一個類別。

輸出層通常也使用非線性激活函數(shù)，如softmax（用于多分類）或線性激活函數(shù)（用于回歸問題）。

6. 權(quán)重（Weights）：

權(quán)重連接輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點，它們在訓(xùn)練過程中通過反向傳播算法進行調(diào)整。

7. 偏置（Biases）：

偏置是每個神經(jīng)元的附加輸入，有助于調(diào)整激活函數(shù)的輸出。

8. 激活函數(shù)（Activation Functions）：

激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性，使得模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。

常見的激活函數(shù)包括ReLU、sigmoid、tanh和softmax。

9. 損失函數(shù)（Loss Function）：

損失函數(shù)用于衡量預(yù)測值與真實值之間的差異，是訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵部分。

常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE）、交叉熵損失等。

10. 優(yōu)化器（Optimizer）：

優(yōu)化器用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以最小化損失函數(shù)。

常見的優(yōu)化器包括隨機梯度下降（SGD）、Adam等。

這些組成部分共同構(gòu)成了一個基本的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以應(yīng)用于各種機器學(xué)習(xí)任務(wù)中。