神经网络的节点怎么算

m=log（2的n次方）；m=（nl）开根号。 其中，m为隐层节点数。 n为输入层节点数，l为输出层节点数。 a为1—10之间的常数。 如果有问题，我们可以探讨下，我现在也在有关这方面的预测。

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同一层，基本都是一样的。 这层的输出=f(输入的加权和），加权和=输入1*参数1+输入2*参数2。 。 。 +偏执项，再把这个加权和经过f函数的计算，得到这层的输出 所以，从这个过程来看，每一层所有节点的函数f是一样的，输入也是一样的。 不同的是参数1，参数2。

神经网络中隐层的节点的个数是不能准确的确定的，没有固定的公式，但是有几个经验公式，比如说：1、输入层个数的2倍加1,；2、log以2为底n的对数，其中n是输入的个数等等。