问MLP和DNN有什么区别？
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Data Science用户

提问于 2021-01-08 11:47:07

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因此，我已经阅读了一段时间关于这个主题，但我没有找到一个明确的答案，为什么MLP和DNN被交替使用，尽管他们之间有一些不同。

到目前为止，我已经过滤了一些信息：

“人工神经网络领域通常被称为神经网络或多层感知器，因为它可能是最有用的神经网络。感知器是单个神经元(输入、输出、权重、激活)模型，它是大型神经网络的前身。

MLP是DNN的一个子集。虽然DNN可以有循环，而MLP总是前馈(一种神经网络体系结构，其中的连接是“前馈”的，不要形成循环(如在递归网中)。多层Perceptron是一个有限无环图，与RNN不同，它的子集本质上是循环的。MLP使用反向传播来训练网络。“

那么，是什么使MLP不同于DNN呢？

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发布于 2021-01-08 12:50:57

你已经解释得很好了。MLP是一种神经网络，其存在方式与神经网络、神经网络和其他神经网络的存在方式相同。DNN是各种神经网络的总称。

一些文献可能交替使用这些术语的原因可能是，MLPs是一些最古老的神经网络形式，因此，在文献编写时，MLPs和DNN无处不在。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/87674

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