- 先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还不如浅层网络，并会出现梯度消失的问题。我们经常使用sigmoid函数作为神经元的输入输出函数，在BP反向传播梯度时，信号量为1的传到下一层就变成0.25了，到最后面几层基本无法达到调节参数
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习 CNN RNN
- 全球电子元器件与开发服务分销商 e络盟 新近发布名为《AIoT时代——AIoT发展背景、功能与未来》的电子书，旨在为专业工程师、创客和电子爱好者提供人工智能相关专业知识，助力他们更加顺利地进行人工智能应用开发并开拓出更多新型市场应用。本册电子书汇集了人工智能详细路线图和类别，阐释了人工智能、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的关系，并详细介绍了神经网络相关技术。书中还向读者推荐了数款适用于首次进行人工智能物联网方案开发的优质平台。人工智能和物联网将彻底改变人类的工作方式。目前，人工
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TTS STT AIoT CNN RNN GAN
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