确定神经网络的层数和每层神经元数通常没有固定公式，多依赖于经验和试错。对于RBF网络，通常有输入、隐藏和输出三层。K-means和ROLS算法可用于辅助确定神经元数量。在MATLAB中，使用newff函数可设置神经元个数，输出层神经元数由样本维度决定。BP网络中，输入层不计入层数，神经元数可通过试凑或Hornik公式估算。
1、请问如何确定神经网络控制中网络层数和每层神经元个数
你使用的什么神经网络？如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、神经网络隐层数和神经元个数如何确定？
你使用的什么神经网络？如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层神经网络自调节层数和神经元个数。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。
3、神经网络输出神经元个数怎么确定
如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。现在还没有什么成熟的定理能确定各层神经元的神经元个数和含有几层网络，大多数还是靠经验，不过3层网络可以逼近任意一个非线性网络，神经元个数越多逼近的效果越好。
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
人工神经网络（Ar
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