dnn和cnn的区别

Question

如题所述

Answer 1

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。
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。
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。
从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。
锐化卷积核中心的系数大于1，周围八个系数和的绝对值比中间系数小1，这将扩大一个像素与之周围像素颜色之间的差异，最后得到的图像比原来的图像更清晰。