深度神經網路有哪些層

① DNN、RNN、CNN分別是什麼意思

DNN（深度神經網路），是深度學習的基礎。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網路。這個很多其實也沒有什麼度量標准, 多層神經網路和深度神經網路DNN其實也是指的一個東西，當然，DNN有時也叫做多層感知機（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN內部的神經網路層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最後一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。

CNN（卷積神經網路），是一種前饋型的神經網路，目前深度學習技術領域中非常具有代表性的神經網路之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現，目前已經被大范圍使用到圖像分類、定位等領域中。相比於其他神經網路結構，卷積神經網路需要的參數相對較少，使的其能夠廣泛應用。

RNN（循環神經網路），一類用於處理序列數據的神經網路，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經元之間也建立的權連接。

從廣義上來說，DNN被認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，深度神經網路DNN融合了多種已知的結構，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或時間上的關聯。

② 有哪些深度神經網路模型

目前經常使用的深度神經網路模型主要有卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN)、深信度網路(DBN) 、深度自動編碼器(AutoEncoder) 和生成對抗網路(GAN) 等。

遞歸神經網路實際.上包含了兩種神經網路。一種是循環神經網路(Recurrent NeuralNetwork) ;另一種是結構遞歸神經網路(Recursive Neural Network)，它使用相似的網路結構遞歸形成更加復雜的深度網路。RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有「記憶」能力，可以「模擬」數據間的依賴關系。卷積網路的精髓就是適合處理結構化數據。

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③ CNN（卷積神經網路）、RNN（循環神經網路）、DNN（深度神經網路）的內部網路結構有什麼區別

如下：

1、DNN：存在著一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而，樣本出現的時間順序對於自然語言處理、語音識別、手寫體識別等應用非常重要。對了適應這種需求，就出現了另一種神經網路結構——循環神經網路RNN。

2、CNN：每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被稱為前向神經網路。

3、RNN：神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了（i-1）層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在（m-1）時刻的輸出！

介紹

神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt。

在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。

④ 深度網路目前最高有多少層

目前ResNet最多可以達到152層，但是不要糾結這個問題，神經網路並不是層越多越好，目前優秀的設計主要是優化網路的基本結構以達到更高的准確率，同時還要在精度和算力之間妥協 。

⑤ 神經網路包括卷積層，還包括哪些層

卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。
卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。

⑥ 深度神經網路有哪些

深度神經網路有卷積神經網路，循環神經網路，生成對抗網咯

⑦ 神經網路（深度學習）的幾個基礎概念

從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。