Кто-нибудь может объяснить искусственные нейронные сети? [закрыто]

Трудно сказать, о чем здесь спрашивают. Этот вопрос двусмысленный, неопределенный, неполный, слишком широкий или риторический, и на него невозможно дать разумный ответ в его нынешнем виде. Чтобы получить разъяснения по этому вопросу, чтобы его можно было открыть повторно, посетите справочный центр.

Закрыто 7 лет назад.

Согласно Википедии (это плохой источник, насколько я знаю), нейронная сеть состоит из

входного слоя из A нейронов
нескольких (B) скрытых слоев, каждый из которых состоит из C нейроны.
Выходной слой D-нейронов.

Я понимаю, что означают входной и выходной слои.

Мой вопрос: как определить оптимальное количество слоев и нейронов на слой?

В чем преимущество/недостаток увеличения "B"?
В чем преимущество/недостаток увеличения " C"?
В чем разница между увеличением "B" и "C"?

Это только количество времени (ограничения вычислительной мощности) или более глубокая сеть ограничит качество результатов, и должен ли я сосредоточиться больше на глубине (больше слоев) или на широте (больше нейронов на слой)?

задан Murat Derya Özen 5 March 2012 в 12:19

0 ответов

Другие вопросы по тегам:

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Кто-нибудь может объяснить искусственные нейронные сети? [закрыто]

0 ответов

Похожие вопросы: