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首頁大數(shù)據(jù)時代如何理解深度學(xué)習(xí)中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN？
如何理解深度學(xué)習(xí)中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN？
2020-07-14
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前面跟大家介紹了RNN與CNN，下面小編簡單跟大家介紹一下DNN-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，全稱Deep Neural Networks，是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的最大區(qū)別就是：DNN特指全連接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并不包含卷積單元或是時間上的關(guān)聯(lián)。

1.DNN的基本結(jié)構(gòu)

DNN也可以稱為有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有時也叫做多層感知機(jī)(Multi-Layer perceptron,MLP)。

DNN按不同層的位置劃分，其內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖所示，通常第一層是輸入層，即原始的樣本數(shù)據(jù);最底層層是輸出層，為最終的計算結(jié)果;中間的層數(shù)都是隱藏層。

層與層之間是全連接的，這也就意味著，第i層的任意一個神經(jīng)元一定與第i+1層的任意一個神經(jīng)元相連。DNN雖然看起來很復(fù)雜，可是從小的局部模型來看，感知機(jī)還是一樣的，也就是一個線性關(guān)系z=∑wixi+bz=∑wixi+b加上一個激活函數(shù)σ(z)σ(z)。

2.具體的參數(shù)在DNN中的定義

由于DNN層數(shù)多，權(quán)重系數(shù)w和偏置b的數(shù)量很多。那么在DNN是如何定義的呢?

如下圖所示，以一個三層的DNN為例，第二層的第4個神經(jīng)元到第三層的第2個神經(jīng)元的線性系數(shù)定義為w324.上標(biāo)3代表w所在的層數(shù)，而下標(biāo)對應(yīng)的是輸出的第三層索引2和輸入的第二層索引4.輸入層是沒有w參數(shù)的

偏置b，以這個三層的DNN為例，第二層的第三個神經(jīng)元對應(yīng)的偏置定義為b23上標(biāo)2代表所在的層數(shù)，下標(biāo)3代表偏置所在的神經(jīng)元的索引。輸入層是沒有偏置參數(shù)b的。

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