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。使用不同的模型，即让机器使用不同的方法对猫或狗的图片进行预测，取得的预测效果也有所不同。
要说深度学习的各种不同的模型，首先要先说一下这些模型的共有基础组成部分，那就是深度学习中的人工神经元，类似于生物学中的神经元，深度学习中的人工神经元可以看作是一个数学模型，多个神经元连接在一起就构成了神经网络。
DNN是一种最简单的神经网络。各个神经元分别属于不同的层，每个神经元和前一层的所有神经元相连接，信号从输入层向输出层单向传播。