DL:基于神经网络的深度学习模型的总概览简介(DNN/CNN/RNN等)、各种网络结构对比、案例应用对比之详细攻略
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神经网络所有模型的简介(概览)
DNN、CNN、RNN结构对比
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DNN、CNN、RNN结构对比
1、DNN:基于全连接层【Affine层】的网络的例子
全连接的神经网络中,【Affine层】后跟着【激活函数层,ReLU或Sigmoid】。这里堆叠了4 层【Affine→ReLU】组合,然后第5层是【Affine层】,最后由【Softmax层】输出最终结果(概率)。
2、CNN:新增了【Convolution层】和【Pooling层】,图中用灰色的方块表示
CNN 中新增了【Convolution层】、【Pooling层】。CNN 的层的连接顺序是【Convolution→ReLU→(Pooling)】(Pooling 层有时会被省略)。这可以理解为之前的【Affine→ReLU】连接被替换成了【Convolution→ReLU→(Pooling)】连接。还需要注意的是,图中CNN,靠近输出的层(倒数第二层)中使用了之前的【Affine→ReLU】组合。此外,最后的输出层中使用了之前的【Affine→Softmax】组合。这些都是一般的CNN中比较常见的结构。
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