神經網路如何運作
神經網路 由 神經元（即節點）組成，這些節點協同合作以解決問題。
而神經網路的主要架構由 3 個部分組成：
輸入層、隱藏層 和 輸出層。
每一層在訊息處理的過程中擔當不同的角色，
共同完成 數據分析 和 預測。
1. 輸入層（Input Layer）
輸入層負責接收外部數據，是神經網路的初始訊息來源。
每一個 輸入層 節點 對應到 原始資料中的 一個特徵，
這些數據再傳送至 隱藏層 進行更深入的處理。
2. 隱藏層（Hidden Layer）
隱藏層 位於 輸入層 與 輸出層之間，是 進行主要運算的核心部分。
隱藏層的每個節點會根據輸入數據進行計算，
涉及 權重（Weight） 和 偏置（Bias） 的調整，
來提取數據中的關鍵特徵並建立模式。
隱藏層的 數量 和 複雜度 會影響網路的表現，
因此深度神經網路通常設計多個隱藏層，
以提升模型的 準確性 和 適用性。
3. 輸出層（Output Layer）
輸出層 是 神經網路 的最終處理階段，將隱藏層
提取的特徵 轉化為 最終結果。輸出層的節點數量
通常根據特定任務的需求而定，
例如在分類任務中，
輸出層的 節點數 可以對應不同的類別。
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