DL 是指层数多。但是FNN的层数增加意义不大 -6parkbbs.com

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DL 是指层数多。但是FNN的层数增加意义不大

送交者: nanshuo[品衔R2☆] 于 2019-08-16 18:00 已读 167 次

nanshuo的个人频道

回答: 你说得没错70年代，具体说是74年第一次在神经网络中使用，思想其实由 PRChina 于 2019-08-16 17:10

很早就有人证明FNN一个隐层就够了。 6park.com

CNN的出现是给多隐层提供了机会。所以CNN是DL的主力。 6park.com

另外神经网络第一次回春是hopfield网络，当时DL连影子都没有。 6park.com

现在DL还是有问题，就是无法说明为什么效果好。

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不是的，多隐层FNN可以学习representations (无内容) - PRChina (0 bytes) 08/16/19
- 1个隐层就够了是早就在数学上证明了 - nanshuo (178 bytes) 08/17/19
  - 你所谓1层就够什么意思？1层确实就够逼近任何函数，不代表1层够任何任务 - PRChina (141 bytes) 08/17/19
    - 神经网络的任务就是模拟函数 - nanshuo (181 bytes) 08/17/19
      - 刚又查了下，1隐层可以模拟任意连续函数，2隐层可以得到任意decsion boundary (无内容) - PRChina (0 bytes) 08/17/19
        你有兴趣可以比较一下两篇论文的发表日期 - nanshuo (91 bytes) 08/17/19
        能否给我那篇1层文章的链接？我没看到，谢谢 (无内容) - PRChina (0 bytes) 08/17/19
        找了一下 - nanshuo (165 bytes) 08/17/19
      - 我说的证明是指实验证明，不是理论数学证明，两码事 (无内容) - PRChina (0 bytes) 08/17/19
        实验“证明”不了 - nanshuo (271 bytes) 08/17/19

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