摘要：樹突神經(jīng)網(wǎng)絡(DENN)是一種含有局部非線性樹突結構的特殊神經(jīng)網(wǎng)絡模型。文章研究了DENNs在網(wǎng)絡結構變化的情況下模型的學習行為。在有監(jiān)督學習任務的實驗中發(fā)現(xiàn),局部非線性結構的DENNs可以提高模型的表達能力,并且在中等樹突分支數(shù)量時表達能力最強,在網(wǎng)絡較小的情況下DENNs模型比常規(guī)前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢表現(xiàn)得更加明顯。在隨機噪聲數(shù)據(jù)集上的實驗中發(fā)現(xiàn)DENNs擬合能力的優(yōu)勢不明顯,這種現(xiàn)象進一步表明,DENNs的容量優(yōu)勢與自然圖像數(shù)據(jù)中的冗余有關。