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Neural network 神经网络层的单元是独立的吗？

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Neural network 神经网络层的单元是独立的吗？,neural-network,correlation,covariance,Neural Network,Correlation,Covariance,在神经网络中，定义了输入层、隐藏层和输出层三个主要部分。隐藏层的单位之间是否存在相关性？例如，对于隐藏层的第一和第二神经元，它们是相互独立的，还是相互之间存在关系？是否有任何来源可以解释这个问题？ 答案取决于许多因素。从概率角度来看，它们是独立的给定输入和训练前的。如果输入是不固定的，那么它们是高度相关的（作为同一输入信号的两个“几乎线性”函数）。最后，经过训练后，它们将具有很强的相关性，确切的相关性将取决于初始化和训练本身。答案取决于许多因素。从概率角度来看，它们是独立的给定输入和训练前的。如

在神经网络中，定义了输入层、隐藏层和输出层三个主要部分。隐藏层的单位之间是否存在相关性？例如，对于隐藏层的第一和第二神经元，它们是相互独立的，还是相互之间存在关系？是否有任何来源可以解释这个问题？
答案取决于许多因素。从概率角度来看，它们是独立的给定输入和训练前的。如果输入是不固定的，那么它们是高度相关的（作为同一输入信号的两个“几乎线性”函数）。最后，经过训练后，它们将具有很强的相关性，确切的相关性将取决于初始化和训练本身。

答案取决于许多因素。从概率角度来看，它们是独立的给定输入和训练前的。如果输入是不固定的，那么它们是高度相关的（作为同一输入信号的两个“几乎线性”函数）。最后，在训练之后，它们将是强相关的，精确的相关性将取决于初始化和训练本身