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一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该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。 因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。 其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷,和他们之间本质的区别。 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换达到输出层,在输出层得到分类结果。 早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的:由于计算技术的落后,当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的,脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…) 但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。 连异或都不能拟合,你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□...

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