CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
原文：CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)
CNN 卷積神經網絡 RNN 循環神經網絡 DNN 深度神經網絡 的內部網絡結構有什么區別 DNN以神經網絡為載體，重在深度，可以說是一個統稱。RNN，回歸型網絡，用於序列數據，並且有了一定的記憶效應，輔之以lstm。CNN應該側重空間映射，圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡為載體，重在深度，可以說是一個統稱。RNN，回歸型網絡，用於序列數據，並且有了一定的記憶效應，輔之以lstm。CNN ...
2017-06-28 17:28 0 1600 推薦指數：
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