1. 左边蓝色的圆圈叫“输入层”，中间橙色的不管有多少层都叫“隐藏层”，右边绿色的是“输出层”。
2. 每个圆圈，都代表一个神经元，也叫节点(Node)。
3. 输出层可以有多个节点，多节点输出常常用于分类问题。
4. 理论证明，任何多层网络可以用三层网络近似地表示。
(2) 激活函数
1. Sigmoid(S形曲线)
（3）计算方法
1. +1代表偏移值(偏置项, Bias Units)
2. 隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。
3. 起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差。