㈠ 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。
㈡ 有哪些LSTM和RNN網路的教
LSTM的三個門輸出數字和向量的情況都有。門（input，forget，output）輸出的維度和cell狀態的維度一致即可。也就是說三個門的輸出分別控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。舉個例子，如果cell狀態的維度是1，那麼被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也都是1，那麼三個門的輸出都是0-1之間的數字（選用sigmoid激活函數）；如果cell狀態的維度是N，那麼被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也分別都是N，那麼三個門的輸出都是0-1之間的向量（選用sigmoid激活函數），且門輸出向量的維度都是N。
㈢ elman神經網路和rnn有什麼關系
深度學習是多層的神經網路。RNN和elman神經網路是深度學習的主要內容之一。深度學習絕不僅僅是多層的神經網路。網路必須擁有一定的」記憶能力」。為了賦予網路這樣的記憶力，一種特殊結構的神經網路——遞歸神經網路(Recurrent Neural Network)便應運而生了。Elman神經網路是 J. L. Elman於1990年首先針對語音處理問題而提出來的，是一種典型的局部回歸網路( global feed forward local recurrent)。
㈣ rnn 是循環神經網路還是遞歸神經網路
RNN包括循環神經網路和遞歸神經網路
㈤ 如何有效的區分和理解RNN循環神經網路與遞歸神經網路
NN建立在與FNN相同的計算單元上，以犧牲計算的功能性為代價來簡化這一訓練過程，其中信息從輸入單元向輸出單元單向流動，在這些連通模式中並不存在不定向的循環。FNN是建立在層面之上。
因此，為了創建更為強大的計算系統，我們允許RNN打破這些人為設定強加性質的規定，神經元在實際中是允許彼此相連的，兩者之間區別在於：組成這些神經元相互關聯的架構有所不同，我們還是加入了這些限制條件。事實上：RNN無需在層面之間構建，同時定向循環也會出現。盡管大腦的神經元確實在層面之間的連接上包含有不定向循環
㈥ 關於循環神經網路RNN,隱藏層是怎麼來的
RNN的隱藏層也可以叫循環核，簡單來說循環核循環的次數叫時間步，循環核的個數就是隱藏層層數。
循環核可以有兩個輸入（來自樣本的輸入x、來自上一時間步的激活值a）和兩個輸出（輸出至下一層的激活值h、輸出至本循環核下一時間步的激活值a），輸入和輸出的形式有很多變化，題主想了解可以上B站搜索「吳恩達 深度學習」其中第五課是專門對RNN及其拓展進行的講解，通俗易懂。
B站鏈接：網頁鏈接
㈦ 循環卷積網路RNN,時間步為1的網路，每次剛開始訓練的ht都是零嗎如果是這樣的話，是否為無記憶功能
要解答這個問題，需要正確的認識RNN的模型。
RNN模型
上圖是一個基本的RNN模型構架（去除偏置），如果我們按照時間線展開後，會發現對於某個時間點t來說，其輸入為上一個時間點t-1的信息，輸出為下一個時間點t+1使用，RNN之所以具有記憶功能，是因為這三個時間點所使用的W（即權重矩陣）均為同一矩陣，這樣就能實現在時間上共享不同序列長度和不同位置所具有的統計信息，即在t+1時刻的輸入中，事實上包含了t時刻與t-1時刻的信息（可以手動展開t+1時刻的輸入值來進行觀察）。
那麼在開始訓練的階段，如何初始化初始狀態呢？
由於初始狀態的前一個時間點是一個什麼信息都沒有的狀態，所以方案一般有兩種
（1）大小一致的全0矩陣，
（2）大小一致正態分布隨機矩陣，
前者直觀上可以理解為大腦空空如也的狀態，後者是參數初始化的常見操作，但無論是哪種方式，在模型開始訓練後，參數矩陣都會隨著時間步的推進在反向傳播過程中發生更新，RNN所具有記憶功能並沒有損失。
㈧ CNN、RNN、DNN的內部網路結構有什麼區別
從廣義上來說，NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。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。但是就題主的意思來看，這里的DNN應該特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或是時間上的關聯。
因此，題主一定要將DNN、CNN、RNN等進行對比，也未嘗不可。其實，如果我們順著神經網路技術發展的脈絡，就很容易弄清這幾種網路結構發明的初衷，和他們之間本質的區別。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。(扯一個不相關的：由於計算技術的落後，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…)但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力(比如最為典型的「異或」操作)。
連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什麼實際用途么。隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)發明的多層感知機(multilayer perceptron)克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機。
㈨ 循環神經網路RNN怎麼訓練
循環神經⽹絡是為更好地處理時序信息而設計的
㈩ 描述計算機視覺問題中卷積神經網路（CNN）的基本概念，並描述CNN如何實現這些概念。
摘要 你好，卷積是CNN的核心，是用卷積核掃描圖像，得到相應的特徵。卷積核可以理解成過濾器（或圖像掃描器、特徵掃描器、局部感受野）。這里先不涉及到卷積的具體操作，只介紹卷積的簡單概念。在BPNN中，前後層神經元的連接是「全連接」，即每個神經元都與前一層所有神經元相連，而卷積是每個神經元只與上一層的一部分神經元相連希望我的回答能幫到你