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神经网络的每一层功能是理解其结构核心的关键。不同神经网络模型的主要区别在于它们的结构差异，而这些差异也体现了它们的相似性。每一层在信息处理中扮演着独特角色，从输入层接收数据，到隐藏层进行特征提取和转换，再到输出层给出最终结果。掌握各层的功能有助于深入理解神经网络的工作原理，从而更好地应用和优化模型。