神经网络和深度学习近几年好多人在学习,但是他们具体是什么关系,又有什么联系,众说纷纭, 有人说:深度学习可以理解成用深度神经网络(DNN,Deep Neural Network)来进行机器学习, 有人说:深度学习是一种方法,神经网络是个模型。用了深度学习可以有效解决层数多的网络不好学习的问题 还有人说:本是同根生,相煎何太急 接下来,下面这张图,能帮助大家更好地学习神经网络和深度学习,掌握理清脉络
线性回归是最基本的 注释:红色是基础
CNN:卷积神经网络【空间】 RNN: 递归神经网络【时域】 神经网络中,隐含层网络的输出作为下一时刻自身的输入–>一级一级会衰弱–》需要记忆封存的结构(LSTM) RNN->LSTM【记忆量的扩充】 描述
小象学院公开课具体讲述了这一内容,下面是视频链接: 视频连接