有人能够向我解释或指向一些资源,说明为什么(或情况下)神经网络中有多个隐藏层是必要或有用的?
基本上更多的层允许表示更多的功能.人工智能课程的标准书,Russell和Norvig的"人工智能,现代方法",详细介绍了第20章中多层的重要性.
一个重要的一点是,使用足够大的单个隐藏层,您可以表示每个连续函数,但您需要至少2个层才能表示每个不连续的函数.
但实际上,单层至少99%的时间都足够了.