dnn是指深度神经网络deep neural network,而cnn是指卷积神经网络convolution neural network。我们现在的深度学习一般网络层数都是很深的,在这里我们最好把dnn理解成很深的全连接层网络(只包含全连接层),不要将其视为深度学习(我们用deep learning来指代深度学习)。因为现在很少见到这种网络架构了,所以dnn这个名称也快...
我们看到全连接DNN的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接,从而导致参数数量膨胀。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像,隐含层有1M个节点,光这一层就有10^12个权重需要训练,这不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。 3. CNN形成 由于图像中存在固有的局部模式(如人脸中的眼睛、鼻子、嘴巴等),所以将...
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...
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。在大量的数据面前dnn(relu)的效果已经不差于预训练的深度学习结构了。最终DBN也是看成是“生成模型”。CNN也没有pre-train过...
在图像识别领域，应用的最多的就是深度学习，而深度学习又分为不同的模型，如前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork，DNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）等。使用不同的模型，即让机器使用不同的方法对猫或狗的图片进行预测，取得的预测效果...
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 。
在大量的数据面前dnn(relu)的效果已经不差于预训练的深度学习结构了。最终DBN也是看成是“生成模型”。CNN也没有pre-train过程，训练算法也是用BP。因为加入卷积可以更好的处理2D数据，例如图像和语音。并且目前看来相比其它网络有更好的表现。dnn/dbn/sda等都是处理1D的数据。
TDNN和CNN的区别有: 1、定义与起源不同; 2、结构与组件的差异; 3、主要应用领域的不同; 4、处理数据的方式; 5、参数共享与局部连接; 6、模型的复杂性与运算量。其中,定义与起源不同是指TDNN主要起源于语音识别,而CNN则主要应用于图像处理。 1、定义与起源不同 ...
个人感觉，TDNN在计算资源不发达的过去实现了类CNN的功能-->结合上下文内容