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2層MLP(1層の隠れ層と1層の出力層)がドーナツ形状を分類できますか?または3層のMLPが必要ですか?2層MLPの非凸型分類
この問題をポイントして分類する必要がありますどのように多くの層を証明するために重要な言及はありますか?
2層MLP(1層の隠れ層と1層の出力層)がドーナツ形状を分類できますか?または3層のMLPが必要ですか?2層MLPの非凸型分類
この問題をポイントして分類する必要がありますどのように多くの層を証明するために重要な言及はありますか?
3層ニューラルネットワークは、大きな隠れ層を持つ2層よりも強力ではありません。より深く進む唯一の理由は、本当に大きな単一の隠れ層ではなく、複数の層を持つことがパラメータのより効率的な使用であることです。
はいできます。 [普遍近似定理](https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem)をチェックしてください。 – sascha