神经网络结构及其在编程中的应用

神经网络是一种基于生物神经系统的计算模型，它由多个神经元之间的连接组成。层网络结构是指神经网络中层与层之间的连接方式和排列顺序。在编程中，层网络结构是构建神经网络模型的重要组成部分，它决定了神经网络的拓扑结构和信息传递方式。

层网络结构通常包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，并将其传递给下一层。隐藏层是介于输入层和输出层之间的一层或多层，它们负责对输入数据进行特征提取和转换。输出层接收隐藏层的输出，并生成最终的预测结果或分类结果。

在编程中，使用各种深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）可以方便地创建和配置层网络结构。下面是一个使用Python和TensorFlow来构建一个简单的层网络结构的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=