DNN,CNN和RNN優缺點/區別
1.感知機 包含有輸入層、輸出層和一個隱藏層。輸入的特徵向量通過隱藏層變換到達輸出層，由輸出層得到分類結果。 問題：它對稍微複雜一些的函數都無能爲力 2.多層感知機 使用sigmoid或tanh等連續函數模擬神經元對激勵的響應，在訓練算法上則使用Werbos發明的反向傳播BP算法。這就是現在所說的神經網絡NN。 問題： 其一，隨着神經網絡層數的加深，優化函數越來越容易陷入局部最優解，並且這個「陷阱
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