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DNN、RNN、CNN分別是什么意思？
2020-05-21
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DNN（深度神經網絡），是深度學習的基礎。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網絡。這個很多其實也沒有什么度量標準, 多層神經網絡和深度神經網絡DNN其實也是指的一個東西，當然，DNN有時也叫做多層感知機（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN內部的神經網絡層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最后一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。

CNN（卷積神經網絡），是一種前饋型的神經網絡，目前深度學習技術領域中非常具有代表性的神經網絡之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現，目前已經被大范圍使用到圖像分類、定位等領域中。相比于其他神經網絡結構，卷積神經網絡需要的參數相對較少，使的其能夠廣泛應用。

RNN（循環神經網絡），一類用于處理序列數據的神經網絡，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經元之間也建立的權連接。

從廣義上來說，DNN被認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，深度神經網絡DNN融合了多種已知的結構，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經元結構，并不包含卷積單元或時間上的關聯。


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