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：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
CNN 卷积神经网络 RNN 循环神经网络 DNN 深度神经网络 的内部网络结构有什么区别 本文转自知乎https: www.zhihu.com question 神经网络技术起源于上世纪五 六十年代，当时叫感知机 perceptron ，拥有输入层 输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 扯一个不相关的：由于计 ...
2017-11-16 10:59 0 1090 推荐指数：
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