CNN、RNN和DNN的区别
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？以及他们的主要用途是什么？只知道CNN是局部感受和参数共享，比较适合用于图像这方面。刚入门的小白真心求助 CNN 专门解决图像问题的，可用把它看作特征提取层，放在输入层上，最后用MLP 做分类 ...
原文：DNN、CNN、RNN的区别
参考 ：CNN RNN DNN区别 参考 ：一文读懂 CNN DNN RNN 内部网络结构区别 一张图解释所有： 感知机 输入层 输出层 一个隐藏层 gt 不能解决复杂的函数 gt 神经网络NN出现 多层感知机出现，使用sigmoid或tanh 反向传播BP算法 gt 层数加深，出现局部最优和梯度消失等问题 gt 深度学习提出 利用预训练方式缓解局部最优问题 gt DNN出现 克服梯度消失，Re ...
2021-09-13 10:54 0 365 推荐指数：
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本文转载修改自：知乎-科言君 感知机(perceptron) 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 ...