模式识别 | MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别
分类预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测
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- 分类预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测
- 基本介绍
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- 程序设计
- 参考资料
基本介绍
DNN的结构不固定，一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，一个DNN结构只有一个输入层，一个输出层，输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元，层与层之间神经元相互连接，层内神经元互不连接，而且下一层神经元连接上一层所有的神经元。
隐藏层比较多(>2)的神经网络叫做深度神经网络(DNN的网络层数不包括输入层)，深度神经网络的表达力比浅层网络更强，一个仅有一个隐含层的神经网络就能拟合任何一个函数，但是它需要很多很多的神经元。
优点：由于DNN几乎可以拟合任何函数，所以DNN的非线性拟合能力非常强。往往深而窄的网络要更节约资源。
缺点：DNN不太容易训练，需要大量的数据，很多技巧才能训练好一个深层网络。
任务描述</
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