DNN,CNN和RNN优缺点/区别
1.感知机 包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。 问题：它对稍微复杂一些的函数都无能为力 2.多层感知机 使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。这就是现在所说的神经网络NN。 问题： 其一，随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解，并且这个“陷阱
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