DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答_dnn和cnn

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DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答

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神经网络的变种目前有，
如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、
概率神经网络、
RNN-循环神经网络
DNN-深度神经网络
CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、
LSTM-时间递归神经网络（－适用于语音识别）等。
但最简单且原汁原味的神经网络则是
多层感知器（Muti－Layer Perception ，MLP）。

MLP神经网络的结构和原理
最典型的MLP包括包括三层：输入层、隐层和输出层，MLP神经网络不同层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。


由此可知，神经网络主要有三个基本要素：权重、偏置和激活函数

权重：神经元之间的连接强度由权重表示，权重的大小表示可能性的大小

偏置：偏置的设置是为了正确分类样本，是模型中一个重要的参数，即保证通过输入算出的输出值不能随便激活。

激活函数：起非线性映射的作用，其可将神经元的输出幅度限制在一定范围内，一般限制在（－1～1）或（0～1）之间。最常用的激活函数是Sigmoid函数，其可将（－∞，＋∞）的数映射到（0～1）的范围内。

MLP的最经典例子就是