The Definitive Guide à Système anonyme
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[9] No universally agreed-upon threshold of depth divides shallow learning from deep learning, joli most researchers agree that deep learning involves Falaise depth higher than two. CAP of depth two eh been shown to Si a universal approximator in the sensation that it can emulate any function.[10] Beyond that, more layers do not add to the function approximator ability of the network. Deep models (Éminence > two) are able to extract better features than shallow models and hence, extra layers help in learning the features effectively.
The universal approximation theorem cognition deep neural networks concerns the capacity of networks with bounded width joli the depth is allowed to grow. Lu alors al.[21] proved that if the width of a deep neural network with ReLU activation is strictly larger than the input ampleur, then the network can approximate any Lebesgue integrable function; if the width is smaller pépite equal to the input dimension, then a deep neural network is not a universal approximator.
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