一般是一層，因為大部分情況下都夠用了。理論上說，乙個有兩個隱藏層的前饋神經網路可以表示任意的非線性決策邊界。所以，可以說1到2個隱藏層。
1.輸入層節點數 = 輸入向量維數
2.輸出層節點數 = 測試分類個數，或者**的節點數
3隱含層節點數計算:
（1）假設輸入層的節點數是nx，輸出層的節點數ny，那麼每個隱藏層中的節點數nh一般在nx和ny之間，有人推薦nh = sqrt(nxny)，也有人推薦 nh=ns / c(nx+ny),其中ns是樣本的數量，c是乙個常數，通常選擇個位數。
當然以上都是根據經驗而來的，具體怎麼選，還需要針對具體問題進行分析然後做交叉驗證。
前饋神經網路
前饋神經網路 ffnn 由乙個輸入層，一到多個隱藏層，有乙個輸出層組成。資料通過網路一層層向後傳遞，直到輸出層，之間沒有反饋迴路。前饋神經網路可得到的函式 1 有乙個隱藏層的網路，可形成任意乙個連續函式 2 有倆個及以上的隱藏層，可形成任意函式，包括連續函式和離散函式 說明 設計乙個計算函式的網路，...
前饋神經網路 神經元
引言 人工神經網路 artificial neutral network 是受生物神經網路啟發而開發，由神經元連線組成的網路狀機器學習模型。其中，前饋神經網路 feedforward neural network 多層感知機 multilayer perceptron，mlp 是最具代表的神經網路，...
前饋神經網路（matlab例項）
前饋網路也稱前向網路。這種網路只在訓練過程會有反饋訊號，而在分類過程中資料只能向前傳送，直到到達輸出層，層間沒有向後的反饋訊號，因此被稱為前饋網路。感知機 perceptron 與bp神經網路就屬於前饋網路。對於乙個3層的前饋神經網路n，若用x表示網路的輸入向量，w1 w3表示網路各層的連線權向量，...