Machine learning 神经网络模型中的隐藏层数
是否有人能向我解释或向我指出为什么（或在何种情况下）一个以上的隐藏层在神经网络中是必要的或有用的？每一层都以指数方式有效地提高了适应的潜在“复杂性”（与向单个层添加更多节点的乘法方式相反）。基本上，更多的层可以表示更多的功能。Russell和Norvig的AI课程标准书《人工智能，现代方法》在第20章中详细介绍了为什么多个层很重要 重要的一点是，使用足够大的单个隐藏层，可以表示每个连续函数，但至少需要2层才能表示每个不连续函数 然而，在实践中，至少99%的时间一层就足够了Machine learning 神经网络模型中的隐藏层数,machine-learning,neural-network,Machine Learning,Neural Network,是否有人能向我解释或向我指出为什么（或在何种情况下）一个以上的隐藏层在神经网络中是必要的或有用的？每一层都以指数方式有效地提高了适应的潜在“复杂性”（与向单个层添加更多节点的乘法方式相反）。基本上，更多的层可以表示更多的功能。Russell和Norvig的AI课程标准书《人工智能，现代方法》在第20章中详细介绍了为什么多个层很重要 重要的一点是，使用足够大的单个隐藏层，可以表示每个连续函数，但至少需要2层才能表示每个不连续函数 然而，在实践中，至少99%的时间一层就足够了 这与大脑的工作方式更为