神经网络中的连接权主要体现在权重矩阵中，具体说明如下：

### 一、权重矩阵的定位

**结构组成**

在典型的前馈全连接神经网络中，权重矩阵位于网络的隐藏层与输出层之间（如第$l-1$层到第$l$层）。对于多层网络，存在多个权重矩阵，每个矩阵对应相邻两层之间的连接。

**矩阵维度**

若第$l-1$层有$m$个神经元，第$l$层有$n$个神经元，则权重矩阵$W_{l-1}^l$的维度为$m \times n$，表示第$l-1$层每个神经元与第$l$层每个神经元之间的连接权重。

### 二、权重矩阵的作用

**信息传递与记忆**

权重矩阵决定了输入信号在网络中的传播方式，相当于网络的“记忆”参数。在训练过程中，通过调整这些权重，使网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。

**训练目标**

训练过程的核心是优化权重矩阵，使网络输出尽可能接近目标值。通常采用反向传播算法，根据输出误差调整权重，目标是最小化损失函数（如均方误差）。

### 三、补充说明

- **偏置项** ：与权重矩阵类似，每层神经元还有一个偏置项$b_l$，用于调整激活函数的输入，但偏置项不参与权重矩阵的更新。

- **激活函数** ：神经元的输出通常通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）非线性变换，激活函数与权重矩阵共同决定最终输出。

通过调整权重矩阵中的参数，神经网络能够拟合复杂函数，实现分类、回归等任务。