CNN、RNN和DNN的區別
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？以及他們的主要用途是什么？只知道CNN是局部感受和參數共享，比較適合用於圖像這方面。剛入門的小白真心求助 CNN 專門解決圖像問題的，可用把它看作特征提取層，放在輸入層上，最后用MLP 做分類 ...
原文：DNN、CNN、RNN的區別
參考 ：CNN RNN DNN區別 參考 ：一文讀懂 CNN DNN RNN 內部網絡結構區別 一張圖解釋所有： 感知機 輸入層 輸出層 一個隱藏層 gt 不能解決復雜的函數 gt 神經網絡NN出現 多層感知機出現，使用sigmoid或tanh 反向傳播BP算法 gt 層數加深，出現局部最優和梯度消失等問題 gt 深度學習提出 利用預訓練方式緩解局部最優問題 gt DNN出現 克服梯度消失，Re ...
2021-09-13 10:54 0 365 推薦指數：
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