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Juan has just started learning about multilayer perceptrons, specifically the inputs, outputs, layers, and nodes of a neural network. It's a lot for a single day of study, but Juan doesn't want to go home without having understood some basic ideas. He has devised a simple rule: assuming he had two networks, one with more nodes than the other, this network must also have more connections. What do you think of John's rule?

Juan is correct: the network with more nodes will always have more connections than the one with fewer nodes.
Juan is wrong: the network with fewer nodes will always have more connections than the one with more nodes.
Juan is wrong: every multilayer perceptron has the same number of connections.
Juan is wrong: either network can have more connections than the other, regardless of the number of nodes.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Johns Regel ist falsch. Stellen wir uns zum Beispiel ein Netzwerk mit drei Schichten vor:

Die erste Schicht mit 64 Knoten.
Die zweite Ebene mit 8 Knoten.
Die dritte Schicht mit 64 Knoten.
Dieses Netzwerk verfügt insgesamt über 136 Knoten und 1.024 Verbindungen.

Das zweite Netzwerk wird nur zwei Schichten haben:
Die erste Schicht mit 64 Knoten.
Die zweite Schicht ebenfalls mit 64 Knoten.
Dieses Netzwerk verfügt insgesamt über 128 Knoten und 4.096 Verbindungen.

Obwohl das erste Netzwerk mehr Knoten hat als das zweite (136 gegenüber 128), verfügt das zweite über mehr Verbindungen (4.096 gegenüber 1.024). Daher ist die richtige Antwort auf diese Frage die vierte Option.<end_of_turn><eos>