Neural network 选择神经网络中的多少层
对于解决给定问题需要多少层/神经元，是否有一般规则 我知道1个隐藏层对于线性可分离的模式（如AND逻辑门）足够了，2个隐藏层对于非线性可分离的模式（XOR门）足够了。我想做一个可以学习在给定2个参数的情况下分离3种类型的对象 为了清晰起见，我附上了一张图片 我知道1个隐藏层用于线性可分离的模式（如AND逻辑门），2个隐藏层用于非线性可分离的模式（XOR门） 事实并非如此：对于不可线性分离的模式，一个隐藏层通常也足够了 层中神经元的数量对于理论上的可分性更为重要。一个只有3-4个神经元的单层在异或问题上会做得非常好，非常快 至于如何选择实际数字，对于一些问题，我们知道什么最有效。还有各种启发式方法（例如，对于单个隐藏层，haveNeural network 选择神经网络中的多少层,neural-network,artificial-intelligence,Neural Network,Artificial Intelligence,对于解决给定问题需要多少层/神经元，是否有一般规则 我知道1个隐藏层对于线性可分离的模式（如AND逻辑门）足够了，2个隐藏层对于非线性可分离的模式（XOR门）足够了。我想做一个可以学习在给定2个参数的情况下分离3种类型的对象 为了清晰起见，我附上了一张图片 我知道1个隐藏层用于线性可分离的模式（如AND逻辑门），2个隐藏层用于非线性可分离的模式（XOR门） 事实并非如此：对于不可线性分离的模式，一个隐藏层通常也足够了 层中神经元的数量对于理论上的可分性更为重要。一个只有3-4个神经元的单层在异
sqrt（输入层大小+输出层大小）通常，您必须尝试多个选项，可能是使用网格搜索，然后看看哪些选项更适合您的问题。您必须根据经验评估有多少层可以提供最佳性能。可能重复