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又稱人工神經網路，是從生物學上的神經元研究啟發出來的，神經系統是由多個神經元所組成，彼此間透過突觸以電流傳遞訊號。為了模擬神經細胞行為，因此設定每一個神經元為激勵函數，其實就是一個公式，當對神經元入一個輸入值（input）後，經過激勵函數的運算、輸出輸出值（Y），這個輸出值會再傳入下一個神經元。
上面的是一個神經網路架構圖，隱藏層是我們看不到的神經元，因此只要隱藏層>2，就可以算是深度學習。
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