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CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))的內部網(wǎng)絡(luò )結構的區別

先說(shuō)DNN，從結構上來(lái)說(shuō)他和傳統意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）沒(méi)什么區別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )發(fā)展時(shí)遇到了一些瓶頸問(wèn)題。一開(kāi)始的神經(jīng)元不能表示異或運算，科學(xué)家通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò )層數，增加隱藏層可以表達。并發(fā)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的層數直接決定了它對現實(shí)的表達能力。但是隨著(zhù)層數的增加會(huì )出現局部函數越來(lái)越容易出現局部最優(yōu)解的現象，用數據訓練深層網(wǎng)絡(luò )有時(shí)候還不如淺層網(wǎng)絡(luò )，并會(huì )出現梯度消失的問(wèn)題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數作為神經(jīng)元的輸入輸出函數，在BP反向傳播梯度時(shí)，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無(wú)法達到調節參數
關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 深度學(xué)習 CNN RNN

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關(guān)鍵字： TTS STT AIoT CNN RNN GAN

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