В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?

• если они имеют два слоя
• если они не имеют обратных связей
• если они имеют сжимающую активационную функцию
• если они имеют линейную активационную функцию

Другие предметы Университет Многослойные нейронные сети искусственный интеллект в образовании применение ИИ в университетах технологии ИИ в обучении преимущества ИИ в образовании искусственный интеллект и обучение будущее образования с ИИ ИИ для повышения качества образования использование ИИ в вузах инновации в образовании с ИИ влияние ИИ на учебный процесс Новый

Чтобы понять, в каком случае многослойные нейронные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью, давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов.

• Если они имеют два слоя: Наличие двух слоев само по себе не является причиной, по которой сеть не может быть более мощной. Многослойные сети могут обрабатывать более сложные функции, чем однослойные. Поэтому этот вариант не подходит.
• Если они не имеют обратных связей: Отсутствие обратных связей не является ограничением для вычислительной мощности. Многослойные сети могут быть как с обратными связями, так и без них. Этот вариант также не является правильным ответом.
• Если они имеют сжимающую активационную функцию: Сжимающая активационная функция, как правило, используется для ограничения выходных значений, но это не обязательно приводит к снижению вычислительной мощности. Этот вариант не является корректным ответом.
• Если они имеют линейную активационную функцию: Это самый важный пункт. Если все слои многослойной сети используют линейные активационные функции, то в итоге такая сеть может быть эквивалентна однослойной сети. Линейные комбинации линейных функций остаются линейными, и, следовательно, многослойная сеть не сможет моделировать более сложные функции. Это и есть случай, когда многослойная сеть не приводит к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: если они имеют линейную активационную функцию.