<p>Двуслойная сигмоидальная нейронная сеть (также известная как многослойный персептрон) состоит из трех типов нейронов: входных, скрытых и выходных. Они связаны взвешенными связями, и каждый нейрон применяет активационную функцию, например, сигмоидальную функцию, к их взвешенным суммам.</p>
<p>Структура двуслойной сигмоидальной сети обычно выглядит следующим образом:</p>
<ol>
<li>Входной слой, состоящий из нейронов, соответствующих признакам входных данных.</li>
<li>Скрытый слой, состоящий из нескольких слоев нейронов, которые принимают сигналы от входного слоя и передают их на выходной слой.</li>
<li>Выходной слой, который генерирует окончательные предсказания модели на основе переданных сигналов из скрытого слоя.</li>
</ol>
<p>Каждая связь между нейронами имеет свой вес, который является параметром, подлежащим обучению. Обучение сети происходит путем минимизации ошибки между предсказаниями сети и истинными метками обучающих данных с помощью алгоритмов обратного распространения ошибки.</p>