DBN/DNN/ANN/SNN
来源:互联网 发布:淘宝找不到自己的品牌 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 08:59
一、ANN与DNN区别
1、ANN与DNN背景
下面是摘自网上对传统浅层ANN和DNN的描述。
1.1浅层学习是机器学习的第一次浪潮
1.2深度学习是机器学习的第二次浪潮
2、DNN的优点
相比传统的SNN,DNN由于具有更多的层次结果,因而对事物的建模或抽象表现能力更强,也能模拟更复杂的模型。
3、DNN与ANN的区别
其实DNN和ANN都是一种人工神经网络,所以可以说DNN属于ANN的一个分支。但是过去传统的神经网络ANN(Artifical Neural Network),都是层次较少的网络型结构,所以又被称为浅层网络(shallow neural network),DNN与传统SNN的区别就在于其网络层次结构更多,等复杂,因此由于其层次更多,在图论上说就是图的深度更深,所以被冠名为深度神经网络(Deep Neural Network)。
References
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518
一、DBN与DNN区别
1 网络结构区别
DBN 最后的两层是一个RBM,并且除了最后两层,其他的层都是top-down结构的有向结构;
DNN是一个bottom-up的结构,同时,在一般的文献中,将DNN作为一个DBN进行训练得到的模型还是称为DBN(这就是为什么我一直分不清这两种结构的原因)。
3.参考文献
总结:
DBN有一个非监督预训练的过程,使用RBM进行权重偏置的初始化。为dnn提供较好的初始参数
DNN也同样有使用自动编码机对神经网络的初始权重进行pre-training的过程啊。
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