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DNN、RNN、CNN分别是什么意思?

2020-05-21

DNN(深度神经网络),是深度学习的基础。

DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西,当然,DNN有时也叫做多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)。

DNN按不同层的位置划分,DNN内部的神经网络层可以分为三类,输入层,隐藏层和输出层,如下图示例,一般来说第一层是输出层,最后一层是输出层,而中间的层数都是隐藏层。

CNN(卷积神经网络),是一种前馈型的神经网络,目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一。

CNN在大型图像处理方面有出色的表现,目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构,卷积神经网络需要的参数相对较少,使的其能够广泛应用。

RNN(循环神经网络),一类用于处理序列数据的神经网络RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。

从广义上来说,DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,深度神经网络DNN融合了多种已知的结构,包含卷积层或LSTM单元,特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或时间上的关联。

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