如何理解深度学习中深度神经网络DNN？-CDA数据分析师官网

2020-07-14

前面跟大家介绍了RNN与CNN，下面小编简单跟大家介绍一下DNN-深度神经网络。

深度神经网络 DNN，全称Deep Neural Networks，是深度学习的基础。与循环神经网络 RNN、卷积神经网络CNN的最大区别就是：DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。

1.DNN的基本结构

DNN也可以称为有很多隐藏层的神经网络，有时也叫做多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)。

DNN按不同层的位置划分，其内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图所示，通常第一层是输入层，即原始的样本数据;最底层层是输出层，为最终的计算结果;中间的层数都是隐藏层。

层与层之间是全连接的，这也就意味着，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。DNN虽然看起来很复杂，可是从小的局部模型来看，感知机还是一样的，也就是一个线性关系z=∑wixi+bz=∑wixi+b加上一个激活函数σ(z)σ(z)。

2.具体的参数在DNN中的定义

由于DNN层数多，权重系数w和偏置b的数量很多。那么在DNN是如何定义的呢?

如下图所示，以一个三层的DNN为例，第二层的第4个神经元到第三层的第2个神经元的线性系数定义为w324.上标3代表w所在的层数，而下标对应的是输出的第三层索引2和输入的第二层索引4.输入层是没有w参数的

偏置b，以这个三层的DNN为例，第二层的第三个神经元对应的偏置定义为b23上标2代表所在的层数，下标3代表偏置所在的神经元的索引。输入层是没有偏置参数b的。

CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>> “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

DNN 神经网络感知机 RNN 深度学习

数据分析咨询请扫描二维码

下一篇python数据挖掘的基本流程有哪些？