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增加神经元的数量可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加。
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下列哪些操作可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加？
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下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）
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学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数，如图像到高级语义的映射，足够深的神经网络理论上可以拟合任何复杂的函数。因此神经网络非常适合学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和语音任务有很好的适用
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神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达2.每一个神经元都有输入、处理函数和输出3.神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数4.为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型给定上