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ai人工智能中CNN、RNN、LSTM、DNN有什么区别?

ai人工智能中CNN、RNN、LSTM、DNN有什么区别?

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广义上来说,NN(或是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。但是从狭义上来说,单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机的扩展,而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西,DNN有时也叫做多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)。 DNN存在的局限: 参数数量膨胀。由于DNN采用的是全连接的形式,结构中的连接带来了数量级的权值参数,这不仅容易导致过拟合,也容易造成陷入局部最优。 局部最优。随着神经网络的加深,优化函数更容易陷入局部最优,且偏离真正的全局最优,对于有限的训练数据,性能...

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