在NLP上，CNN、RNN（认为LSTM等变体也是RNN）、最简单全连结MLP，三者相比，各有何优劣?

最新推荐文章于 2025-10-05 22:19:15 发布
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例如，我要做某个具体的任务，比如做关系抽取、实体识别、情感分类，总要先从一个入手。不考虑实现的难度的话，如何从理论、经验、直觉上去选择最优希望的那个？那么这些关于CNN、RNN、MLP取舍的理论、经验和直觉都是什么呢，提前感谢。

知乎用户 ，深度算命入门中，贝叶斯阴阳调参大法好
CNN和RNN介绍
A1941314856的博客
02-04 2058
主要的神经网络分类方法为：BP神经网络分类算法，径向基神经网络分类算法RBF。 通过池化操作可以减少特征维度，保持特征拥有空间不变性。 CNN网络在交叉相连的卷积层，池化层后紧连着全连接层与分类器，全连接层通常为多层神经网络(MLP)，在森曾CNN中全连接层中，大多采用能精确模拟生物激活模型的Relu激活函数，其能够使网络在训练过程中加速随机梯度下降法SGD的收敛和防止梯度消失，以提高网络训练速度。 于此同时，为了避免网络在训练过程中出现过拟合问题，添加进入了一些Dropput(随机丢失技术)，该方法
【深度学习】MLP,CNN,RNN基本定义与区别
wongwongwong
11-25 2786
multilayer perceptron(多层感知机器)。常用于处理简单逻辑数学问题。
在NLP上，CNN、RNN、MLP三者相比各有何优劣
qunnie_yi的博客
11-28 1万+
本文为知乎温颖就如下问题的回答，已授权优快云转载 若想要实现某个具体的任务，如做关系抽取、实体识别、情感分类等。在不考虑实现的难度的情况下，如何从理论、经验、直觉上去选择最有希望的模型？ 前段时间做过用不同的神经网络模型做文本分类/情感分析，都是基于词向量去做的，以下是我自己的一些感受：MLP：因为句子长度不固定，所以一般是用Bag-of-Word-Vectors 简单将词向量相加，...
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
最新发布
jennycisp的博客
10-05 1797
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。神经网络结构卷积神经网络**（CNN）：**通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。循环神经网络**（RNN）：一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络，通过利用先前的预测作为上下文信号，对即将发生的事件做出更明智的决策。**
RNN,LSTM,CNN,RCNN的优缺点
m0_68178753的博客
12-14 6515
循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network,RCNN)是一种结合了卷积神经网络 (CNN)和循环神经网络(RNN)的模型，它在处理序列数据时具有一定的优势和缺点。这些门控结构能够控制信息的流动和保留，使得网络能够有选择地记忆和遗忘输入序列中的信息，从而更好地处理序列数据。总体来说，循环卷积神经网络在处理序列数据时具有一定的优势，但也存在一些限制和挑战、在实际应用中，需要根据具体任务和数提特点来选择合适的模型结构。这有助于提高模型的训练效率和泛化能力。
RNN和CNN(循环神经网络和卷积神经网络)
许佳佳的博客
12-01 1万+
概要 本文科普性质偏多，主要讲一下神经网络中一些常见的概念，如果是完全不懂的小白也可以阅读。 本文参考： 一个例子理解NN(神经网络) 模型 现在想要计算一个人的智商，目前影响智商的因素有身高、体重、家庭背景三个，三者的影响权重也不同，最终能通过三者和权重计算出一个人的智商。这些所有的因素结合到一起就可以称为是神经网络，如下图： 由此可以引申出神经网络的三个概念： 输入层（Input lay...
一文快速预览经典深度学习模型——CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT
Gupao123的博客
06-03 1296
本文系统介绍了深度学习中的关键神经网络模型及其变体。首先详细解析了CNN（卷积神经网络）的基本结构（输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层）和运算原理，包括零填充方式和典型模型（LeNet-5、AlexNet等）。其次阐述了RNN（循环神经网络）的序列处理机制及其长期依赖问题，重点讲解了改进模型LSTM（长短期记忆网络）的门控结构和训练过程。最后介绍了基于自注意力机制的Transformer模型及其视觉应用ViT（Vision Transformer），包括多头自注意力机制和编码器-解码器架构。
DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答
热门推荐
Jfightingk的博客
07-22 3万+
** DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答 ** 神经网络的变种目前有， 如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、 概率神经网络、 RNN-循环神经网络 DNN-深度神经网络 CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、 LSTM-时间递归神经网络（－适用于语音识别）等。 但最简单且原汁原味的神经网络则是 多层感知器（Muti－Layer Perception ，MLP）。 MLP神经网络的结构和原理 最典型的MLP包括包括三层：输入层、隐层和输出层，MLP神经网络
深度学习基础（人工神经网络、CNN、RNN、lstm）
06-12
LSTM在自然语言处理、语音识别和视频分析等领域表现出色。 这四个模型各有特点，常常结合使用，例如在图像标题生成任务中，可以先用CNN提取图像特征，再用LSTM处理文本序列。随着深度学习的发展，这些模型也在不断...
深度学习课程思维导图，CNN，RNN，GRU，LSTM等模型特点应用，前沿技术和展望
09-19
这些模型在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。 首先，深度学习的基础是人工神经网络，其由大量的人工神经元组成，通过权重连接形成多层结构。多层感知器（MLP）是最早的深度学习模型之一，通过...
万字解析！一文快速预览经典深度学习模型——CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT
GUPAOAI的博客
08-23 846
本文系统介绍了深度学习中几种重要的神经网络模型。首先详细解析了CNN的基本结构，重点说明了卷积运算和零填充的计算方式。其次阐述了RNN的序列处理能力及其梯度问题，并介绍了其改进模型LSTM通过门控机制解决长程依赖问题。最后深入讲解了Transformer的自注意力机制和多头注意力结构，以及ViT（视觉Transformer）如何将Transformer应用于图像处理。全文通过模型结构图和各组件功能说明，系统呈现了这些深度学习模型的核心原理与应用特点。
讲讲卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）
charles666666的博客
04-07 490
1.CNN（卷积神经网络）2.RNN（循环神经网络）一、核心原理与结构差异。三、关键技术差异对比。
神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军
ttrr27的博客
02-06 3万+
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN 用于图像识别较多，而 RNN 用于语言处理较多。CNN 如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN 犹如耳朵和嘴巴，用于解析语言模式的数学引擎。
详解RNN(数据解释、结构、计算、优缺点)
qq_41915623的博客
06-05 5508
​ 传统的神经网络就像这种全连接网络，每个输入都和中间的隐藏层进行连接，然后输出。但这种网络，完全没有时序特点，无法深度挖掘具有时序特点的数据的特征。例如：x1 = ‘我的手机坏了’，x2 = ‘想买一个256g的苹果’。那么在全连接网络中，就很难理解‘256g的苹果’是真实的苹果还是手机了。​ 于是，就又了RNN（循环精神网络）。 ​ RNN网络会在下一个x中输入前一个网络的输出，不废话，直接上图，以下是我自己理解的图：这个是很多网上经典的图：这张图是转载的一篇博文的，关于RNN这篇博文也写得非常好
RNN缺点
weixin_62637793的博客
01-02 1801
梯度爆炸，进行梯度修建（Gradient Clipping） for循环用来观察梯度状态，是否发生爆炸（运行时可以注释掉），然后利用torch.nn.untils.clip_grad_norm_(p,10)使梯度保持在10之下
一文弄懂CNN/RNN/GAN/Transformer等架构
sgzqc的专栏
04-05 3651
本文重点介绍了图像和自然语言处理等场景的神经网络结构，包括CNN、RNN、GAN、Transformers以及encoder-decoder架构等，学会这些网络结构可以大家在处理具体任务时可以有更加针对性的选择。您学废了嘛？
MLP与RNN的区别
m0_46268055的博客
06-03 796
CNN vs. RNN vs. ANN – Analyzing 3 Types of Neural Networks in Deep Learning[外链图片转存中…(img-wI1434b4d5f3b44483722d.png) 不同步的参数共享 这样导致更少的参数和计算成本Fundamentals of Deep Learning – Introduction to Recurrent Neural Networks梯度爆炸和消失： 将之前的神经网络改造成为RNN......
PyTorch入门项目：RNN、LSTM与注意力机制实战
首先，项目聚焦于**序列数据预测任务**，这是深度学习中一个非常经典且重要的应用场景，广泛应用于股票价格预测、语音识别、自然语言处理、天气预报等领域。在此背景下，项目依次引入了RNN、LSTM、Attention等关键...
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