基础神经网络结构示意图（输入-隐藏-输出层）

这是一张用于讲解基础人工神经网络原理的线稿示意图，清晰展示了包含输入层、隐藏层、输出层的简单网络结构。输入层包含2个神经元节点X₁、X₂，通过标注为w₁₁、w₁₂、w₂₁、w₂₂的连接权重，与隐藏层的2个神经元h₁、h₂相连；隐藏层的神经元再通过权重β₁、β₂连接到输出层的单个神经元Ŷ。图中明确标注了各层名称与节点间的权重参数，是机器学习入门阶段的典型教学图示，无谐音梗或双关含义。

生成梗图

文本内容

Hidden Layer、X₁、X₂、w₁₁、w₁₂、w₂₁、w₂₂、h₁、h₂、β₁、β₂、Ŷ

整体描述

这是一张用于讲解基础人工神经网络原理的线稿示意图，清晰展示了包含输入层、隐藏层、输出层的简单网络结构。输入层包含2个神经元节点X₁、X₂，通过标注为w₁₁、w₁₂、w₂₁、w₂₂的连接权重，与隐藏层的2个神经元h₁、h₂相连；隐藏层的神经元再通过权重β₁、β₂连接到输出层的单个神经元Ŷ。图中明确标注了各层名称与节点间的权重参数，是机器学习入门阶段的典型教学图示，无谐音梗或双关含义。

来源说明

这类基础神经网络结构示意图是人工智能、机器学习领域的通用教学素材，广泛出现在各类专业教材（如《机器学习》《深度学习》）、在线课程（如Coursera机器学习专项课程）、技术博客（如知乎、CSDN的AI技术分享）中，属于领域内的标准教学图示，没有特定的单一原创作者，是行业内共识性的原理可视化表达。

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