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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(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的區(qū)別

先說(shuō)DNN，從結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）沒(méi)什么區(qū)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(yùn)算，科學(xué)家通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，增加隱藏層可以表達(dá)。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)直接決定了它對(duì)現(xiàn)實(shí)的表達(dá)能力。但是隨著層數(shù)的增加會(huì)出現(xiàn)局部函數(shù)越來(lái)越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓(xùn)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(xiàn)梯度消失的問(wèn)題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時(shí)，信號(hào)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(dá)到調(diào)節(jié)參數(shù)
關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) CNN RNN

全球電子元器件與開(kāi)發(fā)服務(wù)分銷商 e絡(luò)盟新近發(fā)布名為《AIoT時(shí)代——AIoT發(fā)展背景、功能與未來(lái)》的電子書(shū)，旨在為專業(yè)工程師、創(chuàng)客和電子愛(ài)好者提供人工智能相關(guān)專業(yè)知識(shí)，助力他們更加順利地進(jìn)行人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)并開(kāi)拓出更多新型市場(chǎng)應(yīng)用。本冊(cè)電子書(shū)匯集了人工智能詳細(xì)路線圖和類別，闡釋了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）之間的關(guān)系，并詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)。書(shū)中還向讀者推薦了數(shù)款適用于首次進(jìn)行人工智能物聯(lián)網(wǎng)方案開(kāi)發(fā)的優(yōu)質(zhì)平臺(tái)。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞?。目前，人?/li>
關(guān)鍵字： TTS STT AIoT CNN RNN GAN

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