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最近准备使用深度神经网络来训练棋类模型，所以准备好好学习一下神经网络各种参数结构；重在使用，所以不会按照顺序详细讲解神经网络过程，本篇博客属于小白个人总结，大佬请直接忽视。

神经网络结构

DNN主要由很多层的神经网络，每一层中有很多个神经元组成；每个神经元 是神经网络最小组成单位，每个神经元由权重 W 和偏置 b 组成，W为 [n, 1] 的向量，b为常数；每个神经元可以独自完成对输入数据 X 进行 XW+b 运算。如图是一层网络中一个神经元的结构：

矩阵表达

在每层神经网络中矩阵的表达方式为：Z = XW+b

参数	矩阵形状	矩阵向量注释	备注
X	[n_batch, n_inputs]	n_batch：表示每次输入数据的条数；n_inputs：表示每条数据包含的特征数（Xi 的个数）	X数据每一行是一条数据，每一列是数据的一个属性
W	[n_inputs，n_neurons]	n_inputs：同上；n_neurons：表示该层网络的神经元数量	W的每一列是每个神经元对应的w向量，每一行应该没有意义
b	[1,n_neurons]	n_neurons：同上	该层神经网络的每个神经元有一个偏置b
Z	[n_batch,n_neurons]	均同上	这里的Z为每一层神经网络的输出，每行为一条数据的n_neurons个神经元的不同输出，每一列为每个神经元对不同数据的计算输出

总结

每层神经网络中每个神经元都是对每条输入数据在不同属性上（Xi）采取不同的权重计算得到的结果。

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