在这篇文章中，作者声称需要一种新型的神经网络来处理既连续又稀疏采样的数据。
据我了解，这是使用神经网络技术的全部目的，即对具有非连续数据集的系统进行假设。
那么为什么我们需要切换到非分层设计来更好地处理这些数据集呢？
为什么分层神经网络难以处理连续数据？
人工智能
神经网络
2021-11-11 02:32:26
1个回答
他们之所以挣扎，是因为如果您的网络对使用 ODE 很好地描述的数据集建模存在归纳偏见，那么您将学习得更快，并且使用更小的数据集。我认为，这就是原始文章的作者的意思。
以类似的方式，CNN 更好地识别图像，因为它们的特征是平移不变的，而全连接网络需要从头开始学习识别每个不同位置的猫。