输入就是样本啊，就是数据，只不过每个数据可能有很多项，那些是特征值，这些都是不一定的，要看数据本身。几种类型？一般情况，神经网络的输入都是实数，应该不能是其他类型的吧？
输入层的个数就是这些样本的特征数。神经元就是相当于里面的一个节点，有输入也有输出，因为是模拟生物神经的一个基本单元，所以称为神经元而已。
输出层的个数一般为类别数，根据编码方式不一样可能略有不同。比如，三类的可以只有两个输出。但是一般为类别数，那个输出最多，属于那个类别的可能性也比较大。
输入不含权值，权值是训练出来的，根据一定的训练样本。
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