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CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有什么區(qū)別？以及他們的主要用途是什么？

CNN 專門解決圖像問題的，可用把它看作特征提取層，放在輸入層上，最后用MLP (多層感知器)做分類。

傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下圖所示

CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

如圖所示，CNN網(wǎng)絡(luò)工作時，會伴隨著卷積并且不斷轉(zhuǎn)換著這些卷積。

RNN 專門解決時間序列問題的，用來提取時間序列信息，放在特征提取層（如CNN）之后。

DNN 從結(jié)構(gòu)上和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）并無太大區(qū)別，最大的不同是層數(shù)增多了，并解決了模型可訓(xùn)練的問題。

簡言之，DNN比NN多了一些隱層，但這些隱層的作用是巨大的，帶來的效果是非常顯著和神奇的。