DL：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有模型(包括DNN、CNN、RNN等)的簡(jiǎn)介(概覽)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介、使用場(chǎng)景對(duì)比之詳細(xì)攻略

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目錄

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有模型的簡(jiǎn)介及其總結(jié)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有模型的簡(jiǎn)介(概覽)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之DNN、CNN、RNN使用場(chǎng)景對(duì)比

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有模型的簡(jiǎn)介及其總結(jié)

? ? ? ?FF【前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】和 RNN【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】是相對(duì)的概念。backpropagation是一類訓(xùn)練方法。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有模型的簡(jiǎn)介(概覽)

DL：深度學(xué)習(xí)算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集合)概覽之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解釋和感悟(一)
DL：深度學(xué)習(xí)算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集合)概覽之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解釋和感悟(二)
DL：深度學(xué)習(xí)算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集合)概覽之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解釋和感悟(三)
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DL：深度學(xué)習(xí)算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集合)概覽之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解釋和感悟(五)
DL：深度學(xué)習(xí)算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集合)概覽之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解釋和感悟(六)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之DNN、CNN、RNN使用場(chǎng)景對(duì)比

1、DNN：基于全連接層【Affine層】的網(wǎng)絡(luò)的例子

? ? ? ? ? 全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，【Affine層】后跟著【激活函數(shù)層,ReLU或Sigmoid】。這里堆疊了4 層【Affine→ReLU】組合，然后第5層是【Affine層】，最后由【Softmax層】輸出最終結(jié)果（概率）。

2、CNN：新增了【Convolution層】和【Pooling層】，圖中用灰色的方塊表示

? ? ? ? ? CNN 中新增了【Convolution層】、【Pooling層】。CNN 的層的連接順序是【Convolution→ReLU→(Pooling)】（Pooling 層有時(shí)會(huì)被省略）。這可以理解為之前的【Affine→ReLU】連接被替換成了【Convolution→ReLU→(Pooling)】連接。還需要注意的是，圖中CNN，靠近輸出的層(倒數(shù)第二層)中使用了之前的【Affine→ReLU】組合。此外，最后的輸出層中使用了之前的【Affine→Softmax】組合。這些都是一般的CNN中比較常見的結(jié)構(gòu)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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