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DNN、CNN、RNN等进行...
手写数字识别:CNN可以通过对图像进行卷积和池化操作,有效地提取出手写数字的特征,从而实现数字的分类和识别。 智能客服:RNN可以通过对用户的历史记录和语料库进行处理,生成与用户问题相关的回复,提高客户服务的效率和质量。 人脸识别:DNN可以通过对人脸特征进行分层表示和抽象,提高人脸识别的准确率和鲁棒性。希望通过这些...
卷积层之间的卷积传输的示意图如下: RNN 循环神经网络 全连接的DNN还存在着另一个问题——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。对了适应这种需求,就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。 而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时...
因此就有了双向RNN、双向LSTM,同时利用历史和未来的信息。 图8 双向RNN 事实上,不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续,更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万...
CNN、RNN、DNN 一: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、...
CNN、RNN和DNN在内部网络结构方面的区别主要体现在神经元类型、网络模型长度等方面。CNN主要适用于处理二维数据,其神经元主要是卷积神经元和池化神经元。RNN主要适用于处理序列数据,其神经元为循环神经元和遗忘门。而DNN则适用于多种类型的数据,其神经元包括全连接层、卷积层等。在网络模型长度方面,CNN通常只有一个或...
除了DNN、CNN、RNN、ResNet（深度残差）、LSTM之外，还有很多其他结构的神经网络。如因为在序列信号分析中...
RNN:参数数量与序列长度无关,但难以处理长序列。 DNN:参数数量可能较多,容易过拟合。 6、训练复杂度 CNN:需要大量数据,但由于局部连接和权值共享,计算复杂度可控。 RNN:梯度消失或爆炸问题,训练可能困难。 DNN:容易陷入局部优异,需要合适的初始化和正则化。
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DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。 其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,就很容易弄清这几种...
RNNs有时表示递归神经网络(recursive neural networks),但大多时候,它们指的是循环神经网络(recurrent neural networks)。这还没完,它们在许多地方还会泛指各种循环架构,这包括在LSTMs、GRU甚至是双向变体。AEs也经常会面临同样的问题,VAEs、DAEs及其相似结构有时都被简称为AEs。很多缩写后面的“N”也常常会有所变化...