DNN->全连接DNN出现参数膨胀问题-->CNN出现(卷积神经网络,参数共享) DNN-->无法对时间序列进行建模-->RNN出现(循环神经网络,普通的全连接网络或CNN,是前向神经网络,RNN可以直接将输出作为下一时间段的输入,深度是时间的长度) RNN-->依然存在梯度消失的问题(发生在时间轴上),无法解决长时间依赖的问题-->LSTM出...
DNN无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。为了适应这种需求,就出现了大家所说的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(...
【深度学习】——神经网络DNN/CNN/RNN/LSTM内部结构区别 一、DNN深度神经网络 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。
只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面。刚入门的小白真心求助 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 。
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 从结构上和传统意义上的NN(神经网络)并无太大区别,最大的不同是层数增多了,并解决了模型可训练的问题。 简言之,DNN比NN多了一些隐层,但这些隐层的作用是巨大的,带来的效果是非常显著和神奇的。
参考1:CNN、RNN、DNN区别 参考2:一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别 一张图解释所有: 感知机(输入层、输出层、一个隐藏层)-->不能解决复杂的函数-->神经网络NN出现(多层感知机出现,使用sigmoid或tanh、反向传播BP算法)-->层数加深,出现局部最优和梯度消失等问题-->深度学习提出(利用预训练方式缓解局部...
DNN,CNN和RNN优缺点/区别 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 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...
CNN 共享卷积核,对高维数据处理无压力。图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。 RNN DNN无法对时间序列上有变化的情况进行处理。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。因此出现了——循环神经网络RNN。 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本...