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首頁精彩閱讀DNN、RNN、CNN分別是什么意思？
DNN、RNN、CNN分別是什么意思？
2020-05-21
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DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)很多其實(shí)也沒有什么度量標(biāo)準(zhǔn), 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN其實(shí)也是指的一個(gè)東西，當(dāng)然，DNN有時(shí)也叫做多層感知機(jī)（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN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,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最后一層是輸出層，而中間的層數(shù)都是隱藏層。

CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），是一種前饋型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域中非常具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現(xiàn)，目前已經(jīng)被大范圍使用到圖像分類、定位等領(lǐng)域中。相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的參數(shù)相對較少，使的其能夠廣泛應(yīng)用。

RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），一類用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經(jīng)元之間也建立的權(quán)連接。

從廣義上來說，DNN被認(rèn)為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實(shí)際應(yīng)用中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN融合了多種已知的結(jié)構(gòu)，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并不包含卷積單元或時(shí)間上的關(guān)聯(lián)。

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