【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。
理解了所谓的深度学习,什么RNN,CNN,LSTM等等各种网络结构,再将这些东西一顿胡乱拼接,可能就在预测方面准确了一些?我不知如何把自己的疑惑清晰地表达出来,其中的隐藏层,各种随机参数,对于我们人类理解,就是一个黑箱,我们只能从结果知道模型的拟合性质是否完整。但是这本质还是什么,还是各种特征参数通过数学公式得到的结果...