为什么有了全连接神经网络和CNN还需要RNN？

好像梦中的世界 2021-07-15 16:04:45

为什么有了全连接神经网络和CNN还需要RNN？

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weixin_38498942 2021-07-15
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RNN则可以处理序列数据，可充分挖掘序列数据中的时序信息以及语义信息

神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。神经网络结构通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。循环神经网络（RNN）：一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络，通过利用先前的预测作为上下文信号，对即将发生的事件做出更明智的决策。长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的循环神经网络，通过引入内存块和门控机制来解决梯度消失问题，从而更有效地处理和记忆长期依赖信息。（RNN的优化算法）
神经网络--从0开始搭建全连接网络和CNN网络
今天来学习一下如何从0开始搭建全连接网络和CNN网络，并通过实验简单对比一下两种神经网络的不同之处，本文目录较长，可以根据需要自动选取要看的内容
神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN 用于图像识别较多，而 RNN 用于语言处理较多。CNN 如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN 犹如耳朵和嘴巴，用于解析语言模式的数学引擎。
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解
1、相关知识从广义上来说，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。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。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convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经网
【深度学习】神经网络-怎么分清DNN、CNN、RNN？
最“大”的概念是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它是较为广泛的术语，通常指的是一类模拟生物神经网络的数学模型，其中包括神经元、权重和连接。在这个术语下，可以包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等不同类型的网络。
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