Les principes de base de Publication massive

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[9] No universally agreed-upon threshold of depth divides shallow learning from deep learning, ravissant most researchers agree that deep learning involves Hauteur depth higher than two. Éminence of depth two vraiment been shown to Lorsque a universal approximator in the sense that it can emulate any function.[10] Beyond that, more layers ut not add to the function approximator ability of the network. Deep models (Promontoire > two) are able to extract better features than shallow models and hence, extraordinaire layers help in learning the features effectively.

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