CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构的区别
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。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解 ...
原文：深度学习系列一（DNN的网络结构）
DNN的网络结构 近两年深度学习不管是在科研领域还是工业界都非常火，其实深度学习相比之前的神经网络在理论上没什么区别，唯一区别可能是加了一个pretraining的过程而已。DNN Deep neural network 是一种前馈人工神经网络，在输入与输出层之间包含了多于一层的隐含层。 废话少说。先从前馈人工神经网络开始讲起吧...... 先对变量符号进行约定。 z 表示标量， mathbf z ...
2015-01-05 17:07 0 13496 推荐指数：
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