CNN、RNN、DNN的内部网络有什么区别

其主要的区别包括：1、结构设计；2、应用场景；3、数据处理方式；4、记忆能力；5、参数数量；6、训练复杂度。其中，结构设计上，CNN主要用于图像处理，RNN用于序列数据，而DNN是普通的深度神经网络。在深度学习的领域中，CNN、RNN和DNN是三种主要的神经网络结构。 1、结构设计 CNN：卷积神经网络，主要包括卷积层、池化层和全连接层。特点是可以自动从原始数据中提取特征，无需手工设计。 RNN...