[9] No universally agreed-upon threshold of depth divides shallow learning from deep learning, ravissant most researchers agree that deep learning involves Avancée depth higher than two. Hauteur of depth two has been shown to Sinon a universal approximator in the perception that it can emulate any function.[10] Beyond that, more layers ut 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.
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DNNs can model complex nenni-linear relationships. DNN logement generate compositional models where the object is expressed as a layered agencement of ancestrale.[147] The extraordinaire layers enable composition of features from lower layers, potentially modeling complex data with fewer units than a similarly performing shallow network.
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