Вопрос касается структуры нейронной сети с двумя промежуточными слоями и их характеристик. Давайте разберем, что это означает и какие элементы присутствуют в такой сети.

Структура нейронной сети:

• Нейронная сеть состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя.
• Каждый скрытый слой содержит несколько нейронов, которые обрабатывают информацию, полученную от предыдущего слоя.

Что такое "взвешенности" и "сигмовидный склон"?

• Взвешенность: Это параметры, которые определяют, насколько сильно сигнал от одного нейрона влияет на другой нейрон. Каждый нейрон в скрытом слое имеет свои собственные веса для входящих сигналов.
• Сигмовидный склон: Это функция активации, которая используется в нейронах, чтобы преобразовать входное значение в выходное. Сигмовидная функция принимает любое значение и преобразует его в диапазон от 0 до 1.

Как это относится к двум промежуточным слоям?

1. Каждый скрытый элемент (нейрон) первого слоя будет иметь свою собственную "взвешенность", которая определяет, как входные данные преобразуются в выходные данные для этого нейрона.
2. Каждый скрытый элемент второго слоя также будет иметь свою собственную "взвешенность", которая будет определять, как выходы первого скрытого слоя влияют на выходы второго слоя.
3. Каждый нейрон в обоих скрытых слоях будет применять функцию активации (например, сигмовидную),чтобы получить выходные значения.

Таким образом, в нейронной сети с двумя промежуточными слоями:

• Существует одна "взвешенность" для каждого скрытого элемента первого слоя.
• Существует одна "взвешенность" для каждого скрытого элемента второго слоя.

Ответ на ваш вопрос: в сети с двумя промежуточными слоями будет по одной выпуклой "взвешенности" для каждого скрытого элемента первого слоя и по одной выпуклой "взвешенности" для каждого скрытого элемента второго слоя.