层和块

文档摘要

层和块 :label: 之前首次介绍神经网络时，我们关注的是具有单一输出的线性模型。在这里，整个模型只有一个输出。注意，单个神经网络（1）接受一些输入；（2）生成相应的标量输出；（3）具有一组相关参数（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。然后，当考虑具有多个输出的网络时，我们利用矢量化算法来描述整层神经元。像单个神经元一样，层（1）接受一组输入，（2）生成相应的输出，（3）由一组可调整参数描述。当我们使用softmax回归时，一个单层本身就是模型。然而，即使我们随后引入了多层感知机，我们仍然可以认为该模型保留了上面所说的基本架构。对于多层感知机而言，整个模型及其组成层都是这种架构。