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CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别?
RNN模型总结 RNN（Recurrent Neural Network）即循环神经网络，是为了解决序列问题而提出的神经网络模型。与DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）不同，RNN能够记住之前的输入信息，即综合利用之前的输入信息来完成模型的学习。RNN的循环理解 循环，意味着反复并持续。
简介：专门设计用于处理图结构数据的神经网络模型，可以学习节点、边以及整个图的表示，适用于社交网络分析、化学分子结构分析、推荐系统等领域。
利用与训练方法缓解了局部最优解问题才将隐藏层推到了7层，同时为了克服梯度消失的问题，将sigmoid函数尝试用ReLu、maxout等输出函数替换，形成了大家比较熟知的DNN结构。
然而，随着层数的增加，优化函数容易出现局部最优解的现象，且存在梯度消失的问题，导致深层网络难以训练。第三代神经网络：深度神经网络（DNN）、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN） 深度神经网络（DNN）结构：与传统神经网络相比，DNN的层数更多，并解决了模型可训练的问题。
深度网络DNN：深度网络是一种多层神经网络，它包含多个隐藏层，能够处理高维数据和非线性关系。深度信念网络DBN：深度信念网络是一种由多层受限玻尔兹曼机组成的神经网络，它能够学习数据的层次结构。卷积神经网络CNN：卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络，它通过卷积层和池化层来提取图像的特征。
例如，在图像分类中，DNN可通过隐藏层逐步提取边缘、纹理等低级特征，最终组合为高级语义特征进行分类。 循环神经网络（RNN）及其变体RNN通过循环结构与记忆单元（如LSTM、GRU）处理时间序列数据，能够捕捉数据中的时序依赖关系。
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