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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
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      • 任务描述
      • 程序设计
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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。

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任务描述</

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