在设计神经网络时，其基本结构是由一层层的神经元组成的，这些层可以是输入层、隐藏层和输出层。为了实现这一结构，通常会使用向量（vector）容器来存储这些层，因为层的数量是可变的，可能根据具体任务的需求而变化。
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在设计神经网络时，其基本结构是由一层层的神经元组成的，这些层可以是输入层、隐藏层和输出层。为了实现这一结构，通常会使用向量（vector）容器来存储这些层，因为层的数量是可变的，可能根据具体任务的需求而变化。
