为什么我们需要人工神经网络中的层？
Why do we need layers in artificial neural network?
我对人工神经网络比较陌生，不明白为什么需要层的概念。
将每个神经元连接到其他一些神经元是否足以创建一种网络而不是基于分层的结构？
例如，为了解决 XOR，我们通常需要至少 3 层，1 个输入有 2 个神经元，1+ 个隐藏层有一些神经元，1 个输出层有 1 个神经元。
我们不能创建一个具有 2 个输入神经元（我们需要它们）和 1 个由其他神经元网络连接的输出的网络吗？
Example of what I mean
术语 'layer' 与您想象的不同。 总有 'web' 个神经元。一层就是一组神经元。
如果我想连接 X 层和 Y 层，这意味着我要将 X 层的所有神经元连接到 Y 层的所有神经元。但并非总是如此！您还可以将 X 层的每个神经元连接到 Y 层中的一个神经元。有很多不同的连接技术。
但不需要图层！它只是使编码（和解释）过程变得更加容易。您可以将它们分层连接，而不是一个一个地连接所有神经元。 "layer A and B are connected" 比 "neuron 1,2,3,4,5 are all connected with neurons 6,7,8,9".
容易多了
如果您对 'layerless' 网络感兴趣，请查看 Liquid State Machines：
（神经元可能看起来是分层的，但实际上不是！）
PS：我开发了一个 Javascript 神经网络库，并且我创建了一个在线演示，其中神经网络演变成异或门 - 没有层，只是从输入和输出开始。 View it here.。您的示例图片正是您可以使用此库开发的网络类型。
我对人工神经网络比较陌生，不明白为什么需要层的概念。 将每个神经元连接到其他一些神经元是否足以创建一种网络而不是基于分层的结构？
例如，为了解决 XOR，我们通常需要至少 3 层，1 个输入有 2 个神经元，1+ 个隐藏层有一些神经元，1 个输出层有 1 个神经元。
我们不能创建一个具有 2 个输入神经元（我们需要它们）和 1 个由其他神经元网络连接的输出的网络吗？
Example of what I mean
术语 'layer' 与您想象的不同。 总有 'web' 个神经元。一层就是一组神经元。
如果我想连接 X 层和 Y 层，这意味着我要将 X 层的所有神经元连接到 Y 层的所有神经元。但并非总是如此！您还可以将 X 层的每个神经元连接到 Y 层中的一个神经元。有很多不同的连接技术。
但不需要图层！它只是使编码（和解释）过程变得更加容易。您可以将它们分层连接，而不是一个一个地连接所有神经元。 "layer A and B are connected" 比 "neuron 1,2,3,4,5 are all connected with neurons 6,7,8,9".
容易多了如果您对 'layerless' 网络感兴趣，请查看 Liquid State Machines：
PS：我开发了一个 Javascript 神经网络库，并且我创建了一个在线演示，其中神经网络演变成异或门 - 没有层，只是从输入和输出开始。 View it here.。您的示例图片正是您可以使用此库开发的网络类型。