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    CNN 适合处理图片类输入数据,单独的,数据之间没有关系。

    rnn则适合处理序列类数据,视频帧,语言。

    深度神经网络一般指隐藏层大于2的神经网络。深层网络相对于浅层网络,表达能力更强。仅有一个隐藏层的神经网络就能拟合任何一个函数,但是需要很多神经元,深层网络用少得多的神经元就能拟合相同的函数。也即是说,为了拟合一个函数,要么使用一个浅而宽的网络,要么使用一个深而窄的网络,后者更节约资源。深层网络的缺点是不容易训练。

    感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永远也无法完成一个感知器的训练。为了解决这个问题,我们使用一个可导的线性函数来替代感知器的阶跃函数,这种感知器就叫做线性单元。线性单元在面对线性不可分的数据集时,会收敛到一个最佳的近似上。

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