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经典的全连接神经网络来包含四层网络：输入层、两个隐含层和输出层

经典的全连接神经网络中，隐含层可以增加网络深度和复杂度

标准循环神经网络隐含层的输入对于网络输出的影响随时间

前馈神经网络由输入层、隐含层、输出层组成。

经典的全连接神经网络中，隐含层的节点数是可以调整的，节点数越多，神经网络表示能力越强，参数量也会减少