CNN、RNN、DNN的内部...
CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别??？
1☺️|——🕷🎮、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🌚-😜。2🦖🐪|_🐽😮、RNN（循环神经网络）🎴🦙-🌈🌴，一类用于处理序列数据的神经网络🪀||😪，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接🦔——😤😌。
1⛸🌷——*🦌、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🏉🐡_🦄。2😣🌝——|🦀、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🐽🐟||😠，因此又被称为前说完了😢-🕷🏒。
1☺️|——🕷🎮、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🌚-😜。2🦖🐪|_🐽😮、RNN（循环神经网络）🎴🦙-🌈🌴，一类用于处理序列数据的神经网络🪀||😪，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接🦔——😤😌。
1⛸🌷——*🦌、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🏉🐡_🦄。2😣🌝——|🦀、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🐽🐟||😠，因此又被称为前说完了😢-🕷🏒。
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🦜_——😟😽。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🌍-|*🧶、..
从广义上来说😺——🐐😍，DNN被认为包含了CNN🦇🐐-🕸、RNN这些具体的变种形式🤥-*。在实际应用中🪢🐟|🐥🐭，深度神经网络DNN融合了多种已知的结构🐕🐹——🌎，包含卷积层或LSTM单元☘️-——💮🐞，特指全连接的神经元结构🦙-🧵😊，并不包含卷积单元或时间上的关联*👿_🦒。
dnn和cnn的区别?？
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等会说🙁😏-🐈⬛👹。
同机器学习方法一样😿🐈⬛-|⚡️，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如🐿——🦁🦀，卷积神经中国络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型😝😯__🐄*，而深度置信中国(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型🎖😤——_🪄。深度学习的概念说完了😍_——🐁🎉。
想进入人工智能领域,该学习哪些东西??？
学习深度学习可以从Google 开源的tensorflow 框架开始学习如何完成DNN（深度神经网络）的构建以及应用☺️🌖-😸🎀。然后还是使用tensorflow 框架来学习如何完成CNN（卷积神经网络）的构建以及应用*🐽|——😄。最后来使用tensorflow 框架来学习如何完成RNN（循环神经网络）的构建以及应用🦘*-🐈⬛🐫。3. Python 数据分析模块Python 当今还有呢？
这门课程由GoogleBrian核心成员🐯_🤨、生成对抗网络(GANs)之父😡🦋||🐃、硅谷技术达人Siraj Raval主讲🥇-🎐👻，帮助你掌握TensorFlow和DNN🌚——😌🤠、CNN🦑🏏_|😐*❄、RNN等神经网络模型🎣_🎊，实现开发翻译机器人🐱🦙-🦀、图像分类🌕_🪳🦨、生成好莱坞影视剧本等前沿应用🧐_🦙，为深造人工智能🐥——_🦡🦊、无人驾驶🐩🎍|-🤔、机器人开发等打下夯实基础无人驾驶(入门)🍁🦙_😋😌：Udacity联合百度🍃🐲——🦜、Lyft好了吧🦂——✨！
NPU处理器中美竞赛 美国走歪了?_中国科普博览_知道日报?？
随着人工智能和深度学习逐渐进入人们视野🦇_|🐅，中科院🦎————😥、谷歌*🦙|——🐈、IBM♠——🐙、英伟达等中美科研机构和商业公司也纷纷推出了用于深度学习的处理器🐡_——🌕。在这场中美双方的竞争中💥-🌹🏈，谁更占优势呢？
今年的ResNet也是使传统的CNN更容易训练weights😻🐪--🎄。看来deeplearning越来越深是趋势啊😛-——🀄🏈。如果说训练😋————🐋🐱，就一个关键🎳*_🐽🌴，所谓LSTMUnroll🙈🍀|😨，将RNN展开成一个静态的“并行”网络🐫-😈🦟，内部有“侧向连接”🦅__🤬🪱，实现长的短时记忆功能（状态“记忆”在LSTMCell里）🐤🐹_-🌈。如果说预测🐬|_🐞，也就一个关键🧐🐬——🐭，要将Cell的h和C弄出来🎿-😌*，作为当前希望你能满意🌈🌏_🐌。