神经网络参数量计算
算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：
网络结构
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输入层（第一层）：
- 有 2 个神经元。
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输出层（第二层）：
- 有 3 个神经元。
参数计算
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权重参数：
- 第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。
- 因此，第一层的 2 个神经元与第二层的 3 个神经元之间的连接会形成权重参数。
- 权重参数的总数量为：
权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6
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偏置参数：
- 第二层的每个神经元通常都有一个偏置项。
- 因此，偏置参数的总数量为：
偏置参数=第二层神经元数量=3
总参数量
将权重参数和偏置参数相加，得到总参数量：
总参数量=权重参数+偏置参数=6+3=9