Hasta ahora hemos estado basándonos en un esquema muy sencillo de una red neuronal pues resultaba suficiente para nuestros propósitos. Vamos a concretar ahora ese esquema para un escenario de clasificación. El nuevo esquema es el siguiente:
Vemos que ahora todos los pesos, bias, valores intermedios z y valores de salida a tienen un superíndice indicando la capa a la que pertenecen: 2 para la capa oculta en nuestro ejemplo y 3 para la capa de salida (ya sabemos que las neuronas de la primera capa no son neuronas reales).
Los pesos -salvo por el superíndice comentado- reciben todos nombres semejantes: wij, siendo i el número de la neurona a la que llega el enlace y j el número de la neurona de la que proviene el enlace. Así, por ejemplo, w223 es el peso del enlace que llega a la neurona 2 de la capa 2 y lo hace desde la neurona 3 de la capa anterior que, en nuestro ejemplo es la capa de entrada.
Los bias también tienen ahora un subíndice que indica la neurona a la que están asociados. Y lo mismo podríamos decir de los valores intermedios z y a.
El conjunto de valores a de la capa de salida forma la predicción ŷ.
