数据挖掘 - 深度学习、深度神经网络、人工神经网络和其他术语之间的确切区别是什么？ - 吾爱随笔录

数据挖掘神经网络深度学习美国有线电视新闻网 rnn

2022-02-14 20:51:26

在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有些困惑：

所以，对我来说似乎很清楚的是，深度神经网络是具有多层（通常超过 1 个隐藏层）的人工神经网络。但是我读过几次：

“深度神经网络是具有多层的前馈神经网络。”

我知道什么是前馈神经网络，但据我了解，深度神经网络是所有人工神经网络的一个术语，在输入和输出层之间具有多层？不应该还有例如深度递归神经网络吗？深度神经网络必须前馈神经网络是否正确？这反过来意味着深度递归神经网络不能被称为深度神经网络。

此外，我看到有各种各样的深度学习架构，例如：

然而，现在维基百科也让我很难区分所有的术语，说：“深度学习架构，如深度神经网络、深度信念网络、递归神经网络和卷积神经网络，已应用于包括……在内的领域。”

因此，我从上述所有想法中提出的具体问题是：

深度神经网络一词是否仅属于前馈神经网络？
如果 1) 的答案是肯定的：维基百科的定义是否正确，因为您可以在那里阅读它？这意味着即具有多个层的卷积神经网络必须称为深度卷积神经网络，它不是深度神经网络的子类吗？
深度神经网络一词是所有多层人工神经网络的统称，还是仅适用于所有多层前馈神经网络？
正如维基百科所建议的那样，使用具有严格分离的子类的集体术语“深度学习架构”会更准确吗？

1个回答

我会尽量用最简单的方式来解释——

深度学习 -深度学习是一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过例子学习。它是机器学习的一个子类，其中（通俗地说）我们只使用神经网络。https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html

深度神经网络 (DNN) -这只是具有多层和层中许多节点的神经网络的术语，通常在浅层网络中找不到。浅层和深层神经网络之间没有明确的界限。我建议您观看 Andrew Ng 的深度学习课程以更好地理解。

人工神经网络 (ANN) -这只是神经网络的另一个术语，所有神经网络都是 ANN 的。

前馈神经网络 -它是一种没有反馈连接的神经网络。用技术术语来说，信息在前向传播阶段仅沿一个方向（输入到输出）流动。 https://towardsdatascience.com/deep-learning-feedforward-neural-network-26a6705dbdc7

不应该还有例如深度递归神经网络吗？

不需要深度循环神经网络，它只是循环神经网络。

深度神经网络必须前馈神经网络是否正确？

不，RNN 是一种深度神经网络，它不是前馈神经网络。

所以，为了回答你的问题，

深度神经网络一词是否仅属于前馈神经网络？

不，深度神经网络一词属于所有具有多层的神经网络。（架构无关紧要）。

深度神经网络一词是所有多层人工神经网络的统称，还是仅适用于所有多层前馈神经网络？

是的，它是所有多层人工神经网络的统称。

正如维基百科所建议的那样，使用具有严格分离的子类的集体术语“深度学习架构”会更准确吗？

深度学习架构只是指用于不同任务的不同神经网络架构 - CNN 用于图像处理，RNN 用于序列（文本、音频等）处理等。因此，当您执行特定任务时，您可以使用相关的架构名称. 出于一般目的，您可以只使用术语 DNN。

希望这能消除您的困惑。

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