CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构的区别...

最新推荐文章于 2021-08-26 16:32:18 发布
转载 最新推荐文章于 2021-08-26 16:32:18 发布 · 6.1k 阅读 · 23 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/softzrp/p/6434282.html
文章标签：

#人工智能

本文介绍了CNN、RNN和DNN三种神经网络的内部结构及其区别。DNN通过增加网络层数解决表达能力问题，但易出现梯度消失，使用ReLU函数改善此问题。CNN利用图像的局部信息，通过卷积核减少参数数量，适用于图像识别。RNN则引入循环结构，能处理时间序列数据，但存在梯度消失问题，为此发展出了长短时记忆单元。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还不如浅层网络，并会出现梯度消失的问题。我们经常使用sigmoid函数作为神经元的输入输出函数，在BP反向传播梯度时，信号量为1的传到下一层就变成0.25了，到最后面几层基本无法达到调节参数的作用。值得一提的是，最近提出的高速公路网络和深度残差学习避免梯度消失的问题。DNN与NN主要的区别在于把sigmoid函数替换成了ReLU，maxout，克服了梯度消失的问题。下图附有深度网络DNN结构图

 

 

  深度学习的深度没有固定的定义，2006年Hinton解决了局部最优解问题，将隐含层发展到7层，这达到了深度学习上所说的真正深度。不同问题的解决所需要的隐含层数自然也是不相同的，一般语音识别4层就可以，而图像识别20层屡见不鲜。但随着层数的增加，又出现了参数爆炸增长的问题。假设输入的图片是1K*1K的图片，隐含层就有1M个节点，会有10^12个权重需要调节，这将容易导致过度拟合和局部最优解问题的出现。为了解决上述问题，提出了CNN。

  CNN最大的利用了图像的局部信息。图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合，对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的，图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。卷积神经网络隐含

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
人工智能：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的知识梳理
JustinMars的博客
10-24 9169
CNN 主要用于处理图像数据，RNN 用于处理序列数据，而 DNN 是一个通用的深度神经网络架构，可以应用于各种不同类型的数据。这些神经网络架构也可以结合使用，以解决复杂的多模态问题。
深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
最新发布
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-16 2802
深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答
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
CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别
纸上得来终觉浅
05-23 2357
https://www.zhihu.com/question/34681168 从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此，题主一定要将DN
一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别
kebu12345678的博客
02-06 7385
http://network.chinabyte.com/269/13936269.shtml 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别 2016-10-24 16:07:00 作者：36大数据 分类 : 比特网 从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神
DNN,CNN,RNN之间的区别
vicavo的专栏
08-03 7973
广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说，单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东...
CNN RNN与DNN区别
迟来大师的博客
03-04 722
CNN 专门解决图像问题的，可用把它看作特征提取层，放在输入层上，最后用MLP 做分类。 RNN 专门解决时间序列问题的，用来提取时间序列信息，放在特征提取层（如CNN）之后。 DNN 说白了就是 多层网络，只是用了很多技巧，让它能够 deep 。 ...
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
AI--小智
08-26 937
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…) 更多人工智能精品课程及200G人工智能课程资料欢迎加微信领取，或进Q群一起交流学习：361598961 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得
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
种花家的奋斗兔的博客
11-29 4449
背景 我们知道，目前，深度学习十分热门，深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。神经网络技术起源于上世纪五...
机器学习算法教程 深度学习算法系列教程英文PPT课件 CNN卷积神经网络 共45页.pptx
04-09
除了CNN，课程还涵盖了其他多种机器学习和深度学习算法，如BP神经网络（反向传播神经网络）、DNN（深度神经网络）、Regression（回归分析）、RNN（循环神经网络）、SVM（支持向量机）、VAE（变分自编码器）、无监督...
CNN-DNN-RNN区别
03-04
CNN-DNN-RNN区别
主流的深度学习模型有哪些？
weixin_34007906的博客
01-12 1万+
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 深度学习大热以后各种模型层出不穷，很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN，这么多个网络到底有什么不同，作用各是什么？ 趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？》这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。因为格式问题和传播原因，我把原回答内容在这...
几种神经网络的简单区别和适用范围
qq_28833741的博客
09-09 6931
RBF和BP神经网络之间的区别在哪？ bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。 灰色理论和BP神经网络之间的区别在哪？ 先说共同点，二者都可以看做事黑箱，
CNN、RNN、DNN区别
热门推荐
lff1208的博客
08-30 14万+
神经网络的来源       神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），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。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition、Rumelhart等人发明的多层感知机克服，就是具有多层隐藏层的感知机。
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
木东的博客
08-31 2万+
一、深度学习： 深度学习是机器学习的一个分支。可以理解为具有多层结构的模型。 二、基本模型： 给大家总结一下深度学习里面的基本模型。我将这些模型大致分为了这几类：多层感知机模型；深度神经网络模型和递归神经网络模型。 2.1 多层感知机模型（也就是你这里说的深度神经网络）： 2.1.1 Stacked Auto-Encoder堆叠自编码器 堆叠自编码器是一种最基础的深度学习模型，该模
探索深度神经网络之间的个体差异
shujushizhanpai的博客
01-25 759
图片出处：quanta 本文作者：武文浩、林檎 深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成.
深入浅出讲解神经网络的种类及举例说明
程序星空实验室
03-20 2万+
1.神经网络的分类 大体上，神经网络分为三种：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络。 2.前馈神经网络 前馈神经网络（feedforward neural network）是一种简单的神经网络，也被称为多层感知机（multi-layer perceptron，简称MLP），其中不同的神经元属于不同的层，由输入层-隐藏层-输出层构成，信号从输入层往输出层单向传递，中间无反馈，其目的是为了拟合某个...
探索深度学习入门：神经网络与CNN、RNN与LSTM
本章节涵盖了神经网络的基本原理和深度学习的起源，特别是深度学习中的关键算法如深度神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM）。课程开始时，提到了...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值