本篇目录：
- 1、dnn和cnn的区别
- 2、DNN、RNN、CNN分别是什么意思?
- 3、CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理
- 4、在做语音识别时,RNN和CNN各有什么优缺点
- 5、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
- 6、一文看懂四种基本的神经网络架构
dnn和cnn的区别
在大量的数据面前dnn(relu)的效果已经不差于预训练的深度学习结构了。最终DBN也是看成是“生成模型”。CNN也没有pre-train过程，训练算法也是用BP。因为加入卷积可以更好的处理2D数据，例如图像和语音。
在图像识别领域，应用的最多的就是深度学习，而深度学习又分为不同的模型，如前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork，DNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）等。
DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。
CNN国际新闻网每周七天，每天二十四小时的全球直播新闻报导。面对突发的新闻，CNN国际新闻网都会作现场报导。全球超过二百一十个国家及地区均转播CNN的新闻。CNN国际新闻网除了将全球新闻送到府上外，还加强了报导亚洲地区的新闻。
DNN、RNN、CNN分别是什么意思?
CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。
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。
DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。
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。
CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理
1、用CNN卷积的情况，这里面有几个关键点：一个是文本跟图片不一样，图片有长宽，然后还有深度（RGB)。对应到文本上，假设文章总共N个词，每个词嵌入维度K维，那么输入是N K的，N可以理解为高度，K作为长度，深度为1。
2、CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。
3、CNN的卷积操作可以有效地捕捉到图像中的空间局部特征，并且具有参数共享的特性，减少了模型的参数量。循环神经网络（RNN）则更适合处理序列数据，例如自然语言和时间序列。
在做语音识别时,RNN和CNN各有什么优缺点
CNN的卷积操作可以有效地捕捉到图像中的空间局部特征，并且具有参数共享的特性，减少了模型的参数量。循环神经网络（RNN）则更适合处理序列数据，例如自然语言和时间序列。
所有日常使用的实用系统都用了某种高级版本的 RNN。 语音识别 基于输入的声波预测语音片段，从而确定词语。 生成图像描述 RNN 一个非常广泛的应用是理解图像中发生了什么，从而做出合理的描述。这是 CNN 和 RNN 相结合的作用。
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。
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。
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。
CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。
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。
一文看懂四种基本的神经网络架构
多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。
Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 Recurrent neural Network(RNN)循环神经网络 Deep Belief Networks(DBN)深度信念网络 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。
在GNN中，函数 不需要满足特定的约束，直接使用多层前馈神经网络，对于函数 ，则需要着重考虑，因为 需要满足压缩映射的条件，而且与不动点计算相关。
根据大脑结构与处理模式，通常分为左、右、内、外四个象限，我们把左外脑被称为大脑结构。每个半球包括：大脑皮层（大脑皮质）：是表面的一层灰质（神经细胞的细胞体集中部分）。
很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。
到此，以上就是小编对于cnn和rnn通俗理解的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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