DNN,CNN和RNN优缺点/区别

最新推荐文章于 2025-03-30 14:27:59 发布
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DNN,CNN和RNN优缺点/区别在这里插入图片描述

  1. 感知机
    包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。
    问题：它对稍微复杂一些的函数都无能为力

  2. 多层感知机
    使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。这就是现在所说的神经网络NN。
    问题：
    其一，随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解，并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。
    其二，随着网络层数增加，“梯度消失”现象更加严重。（具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。）

  3. DNN形成
    为了克服梯度消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。

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cnn和rnn可以结合使用吗,rnn和cnn优点缺点对比
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MachineLearning的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....2）深度学习（DeepLearning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。可以更有利于医生分析病情而减少误判。
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这篇博客主要是拜读IBM Research发表的论文“Comparative Study of CNN and RNN for Natural Language Processing”，结合自己的体会做一个阅读笔记。        目前深度学习主要包括CNN(卷积神经网络)和RNN(递归神经网络)两大阵营，基于卷积的CNN对识别目标任务的结构具有一定的优势，而RNN由于其记忆功能对序列识别建模具备
RNN,LSTM,CNN,RCNN的优缺点
m0_68178753的博客
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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。
请你说说CNN，RNN，LSTM，Transformer之间的优缺点
yyaannnnnnnn的博客
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深度学习之CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解
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​ 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
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同时，智能的机器也成就了人类，给人类带来了前所未有的应用和价值。随着技术的不断发展，人工智能的相关应用已经融入人类生活的方方面面，如今“AI+”也已经成为未来各大行业发展的主流方向，可见人类与人工智能的和谐共处将会成为未来社会的新常态。实现人机无障碍交互一直是科研工作者们追求的目标，在早期的传统人机交互中，基本都是基于硬件比如键盘和鼠标来进行的，相比于人类的语音交互显得不是很自然，而且效率较低，所以将人与人之间的语言推广到人与机器之间的智能语音交互一直以来都是一个备受关注同时也极具挑战性的研究课题。
在Python环境下，使用深度学习框架构建猫狗图像分类器时，如何比较CNN、DNN和RNN模型的分类效果？
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参考资源链接：[深度学习实现猫狗图像识别：CNN、DNN与RNN方法研究](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/35f8pt832o?utm_source=wenku_answer2doc_content) 为了深入理解卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）在图像分类任务中的性能差异，你可以参考《深度学习实现猫狗图像识别：CNN、DNN与RNN方法研究》这本书籍。该资源不仅涵盖了不同深度学习模型的构建和训练方法，还提供了实证比较的数据和结果，这将有助于你全面理解不同模型的优劣。 首先，你需要熟悉Python编程，并且掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用。接下来，你可以分别构建CNN、DNN和RNN模型来对猫狗图像进行分类。 CNN模型利用其卷积层提取局部特征，并通过池化层减少参数数量和控制过拟合。构建CNN模型时，应该包括多个卷积层、激活层（如ReLU）、池化层和全连接层。对于猫狗图像分类，你可以使用诸如AlexNet、VGGNet或ResNet等成熟的CNN架构作为参考。 DNN模型通常不适用于图像特征提取，但可以作为分类器处理从其他模型中提取的特征。在构建DNN模型时，可以使用多个隐藏层，并在每个隐藏层后面添加Dropout层来避免过拟合。 RNN模型在处理序列数据方面有优势，但在图像分类中需要特别注意的是，应当将其应用于图像序列或者视频帧的分类任务中。传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，因此在实际应用中，可以使用LSTM或GRU等变体来克服这些问题。 在模型训练过程中，你应该记录模型的损失值和准确率，并在测试集上验证模型性能。通过比较不同模型在相同数据集上的测试准确率，你可以评估它们在猫狗图像分类任务中的表现。使用混淆矩阵等可视化工具可以直观地展现模型分类的准确性。 最终，为了全面掌握和比较这些模型，你应该关注模型的训练速度、所需计算资源、模型复杂度以及最终的分类准确率。这将帮助你根据实际应用场景选择最适合的深度学习模型。 在深入理解了CNN、DNN和RNN各自的优缺点和适用场景后，建议继续学习更先进的深度学习模型和集成学习方法，以便在图像识别等领域达到更高的准确性。此外，参与开源社区的讨论和研究，以及阅读最新的学术论文，都是扩展知识和提升技能的有效途径。 参考资源链接：[深度学习实现猫狗图像识别：CNN、DNN与RNN方法研究](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/35f8pt832o?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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