weixin_38530843的博客

cnn与rnn普通多层神经网络：特点：多层神经元的组成，每个神经元的输入是前一层权重的输入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“

翻译：Deep Learning论文翻译（Nature Deep Review） - 零楚L - 博客园解读：Nature:Deep Learning 深度学习综述_因为懂得的博客-优快云博客_深度学习综述

文档翻译：Google 翻译