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概述

多层感知机（神经网络）

输入层——隐藏层——输出层

DNN“具有深度”

在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。

单从结构上来说，全连接的DNN和多层感知机没有任何区别

为了克服梯度消失，ReLu,maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式

CNN卷积神经网络

解决DNN带来的参数爆炸问题

限制参数个数，挖掘局部特征，防止过拟合

RNN循环神经网络

解决DNN无法对时间序列上的变化进行建模的问题

在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作为到自身

长短时记忆单元LSTM，通过们的开关实现时间上记忆功能，并防止梯度消失

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