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算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：

网络结构

1. 输入层（第一层）：

   • 有 2 个神经元。

2. 输出层（第二层）：

   • 有 3 个神经元。

参数计算

1. 权重参数：

   • 第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。
   • 因此，第一层的 2 个神经元与第二层的 3 个神经元之间的连接会形成权重参数。
   • 权重参数的总数量为：

     权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6

2. 偏置参数：

   • 第二层的每个神经元通常都有一个偏置项。
   • 因此，偏置参数的总数量为：

     偏置参数=第二层神经元数量=3

总参数量

将权重参数和偏置参数相加，得到总参数量：

总参数量=权重参数+偏置参数=6+3=9