神经网络参数矩阵

Question

我试图了解使用Mathematica程序执行的神经网络结果。 输入代码是：

n0 = InitializeFeedForwardNet[trainingI, trainingO, {3}, 
RandomInitialization -> LinearParameters];
{net0, rec0} = 
NeuralFit[n0, trainingI, trainingO, validationI, validationO, 
100, Separable -> False];

非线性激活函数是标准的sigmoid，例如，我只使用3个具有一个隐藏层的神经元。迭代次数为100次。 我有4个输入参数和1个输出。

在总结结束时，我得到了一些参数的结果和带有这种形式的sigmod：

 {1.29824 + 0.0201608/(
 1 + E^(41.5202 + 8.53912 a - 19.4146 b - 1.00377 c - 67.2129 d)) - 
 0.408969/(
 1 + E^(8.99431 + 0.410461 a - 3.33504 b - 10.315 c + 1.35067 d)) - 
 0.914128/(
 1 + E^(0.950869 + 4.7525 a - 5.38699 b - 8.17521 c + 1.95281 d))}

我能否断定隐藏层的矩阵权重是

{{-4.7525, -0.410461, -8.53912}, {5.38699, 3.33504, 
 19.4146}, {8.17521, 10.315, 1.00377}, {-1.95281, -1.35067, 
 67.2129}, {-0.950869, -8.99431, -41.5202}}

偏差矢量

{{-0.914128}, {-0.408969}, {0.0201608}, {1.29824}}

我没有输出图层？ 非常感谢，如果我的问题很糟糕，我很抱歉！