cnndnnrnn区别,cnn和rnn通俗理解

http://www.itjxue.com  2023-01-15 07:52  来源:未知  点击次数: 

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?

如下:

1、DNN:存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求,就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

2、CNN:每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被称为前向神经网络。

3、RNN:神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,即第i层神经元在m时刻的输入,除了(i-1)层神经元在该时刻的输出外,还包括其自身在(m-1)时刻的输出!

介绍

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。

在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。

CNN、RNN、DNN的一般解释

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?

转自知乎 科言君 ?的回答

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫 感知机 (perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 (扯一个不相关的:由于计算技术的落后,当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的,脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…)

但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。连异或都不能拟合,你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)发明的 多层感知机 (multilayerperceptron)克服。多层感知机,顾名思义,就是有多个隐含层的感知机(废话……)。好好,我们看一下多层感知机的结构:

图1 上下层神经元全部相连的神经网络——多层感知机

多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚,使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应,在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。对,这货就是我们现在所说的 神经网络 NN ——神经网络听起来不知道比感知机高端到哪里去了!这再次告诉我们起一个好听的名字对于研(zhuang)究(bi)很重要!

多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。

多层感知机给我们带来的启示是, 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力 ——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。

(Bengio如是说:functions that can be compactly

represented by a depth k architecture might require an exponential number of

computational elements to be represented by a depth k ? 1 architecture.)

即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深,但是有一个梦魇总是萦绕左右。随着神经网络层数的加深, 优化函数越来越容易陷入局部最优解 ,并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加, “梯度消失”现象更加严重 。具体来说,我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数一多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

2006年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层[2],神经网络真正意义上有了“深度”,由此揭开了深度学习的热潮。这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”,而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度消失,ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid,形成了如今DNN的基本形式。单从结构上来说, 全连接的 DNN 和图 1 的多层感知机是没有任何区别的 。

值得一提的是,今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度消失,网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习:152层)[3,4]!具体结构题主可自行搜索了解。如果你之前在怀疑是不是有很多方法打上了“深度学习”的噱头,这个结果真是深得让人心服口服。

图2 缩减版的深度残差学习网络,仅有34 层,终极版有152 层,自行感受一下

如图1所示,我们看到 全连接 DNN 的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接 ,带来的潜在问题是 参数数量的膨胀 。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像,隐含层有1M个节点,光这一层就有10^12个权重需要训练,这不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。另外,图像中有固有的局部模式(比如轮廓、边界,人的眼睛、鼻子、嘴等)可以利用,显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说,并不是所有上下层神经元都能直接相连,而是 通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。 两层之间的卷积传输的示意图如下:

图3 卷积神经网络隐含层(摘自Theano 教程)

通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。假设图3中m-1=1是输入层,我们需要识别一幅彩色图像,这幅图像具有四个通道ARGB(透明度和红绿蓝,对应了四幅相同大小的图像),假设卷积核大小为100*100,共使用100个卷积核w1到w100(从直觉来看,每个卷积核应该学习到不同的结构特征)。用w1在ARGB图像上进行卷积操作,可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和,以此类推。同理,算上其他卷积核,隐含层对应100幅“图像”。每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。按照这样的结构继续传递下去。CNN中还有max-pooling等操作进一步提高鲁棒性。

图4 一个典型的卷积神经网络结构,注意到最后一层实际上是一个全连接层(摘自Theano 教程)

在这个例子里,我们注意到 输入层到隐含层的参数瞬间降低到了 100*100*100=10^6 个 !这使得我们能够用已有的训练数据得到良好的模型。题主所说的适用于图像识别,正是由于 CNN 模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点 。顺着同样的思路,利用语音语谱结构中的局部信息,CNN照样能应用在语音识别中。

全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而, 样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要 。对了适应这种需求,就出现了题主所说的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在 RNN 中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身 ,即第i层神经元在m时刻的输入,除了(i-1)层神经元在该时刻的输出外,还包括其自身在(m-1)时刻的输出!表示成图就是这样的:

图5 RNN 网络结构

我们可以看到在隐含层节点之间增加了互连。为了分析方便,我们常将RNN在时间上进行展开,得到如图6所示的结构:

图6 RNN 在时间上进行展开

Cool, ( t+1 )时刻网络的最终结果O(t+1) 是该时刻输入和所有历史共同作用的结果 !这就达到了对时间序列建模的目的。

不知题主是否发现,RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络,它的深度是时间的长度!正如我们上面所说, “梯度消失”现象又要出现了,只不过这次发生在时间轴上 。对于t时刻来说,它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了,根本就无法影响太遥远的过去。因此,之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况,在实际中,这种影响也就只能维持若干个时间戳。

为了解决时间上的梯度消失,机器学习领域发展出了 长短时记忆单元 LSTM ,通过门的开关实现时间上记忆功能,并防止梯度消失 ,一个LSTM单元长这个样子:

图7 LSTM 的模样

除了题主疑惑的三种网络,和我之前提到的深度残差学习、LSTM外,深度学习还有许多其他的结构。举个例子,RNN既然能继承历史信息,是不是也能吸收点未来的信息呢?因为在序列信号分析中,如果我能预知未来,对识别一定也是有所帮助的。因此就有了 双向 RNN 、双向 LSTM ,同时利用历史和未来的信息。

图8 双向RNN

事实上, 不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如 CNN 和RNN 在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。 不难想象随着深度学习热度的延续,更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万化,但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。题主如果想进行这方面的研究,不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。入门的话可以参考:

Ng写的Ufldl: UFLDL教程 - Ufldl

也可以看Theano内自带的教程,例子非常具体: Deep Learning Tutorials

欢迎大家继续推荐补充。

当然啦,如果题主只是想凑个热闹时髦一把,或者大概了解一下方便以后把妹使,这样看看也就罢了吧。

参考文献:

[1]

Bengio Y. Learning Deep

Architectures for AI[J]. Foundations Trends? in Machine Learning, 2009,

2(1):1-127.

[2]

Hinton G E, Salakhutdinov R R.

Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,

313(5786):504-507.

[3]

He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep

Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

[4]

Srivastava R K, Greff K,

Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?

简单来说,卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢?区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念,输入直接和输出挂钩;循环神经网络具有时序性,当前决策跟前一次决策有关。举个例子,进行手写数字识别的时候,我们并不在意前一个决策结果是什么,需要用卷积神经网络;而自然语言生成时,上一个词很大程度影响了下一个词,需要用循环神经网络。

CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别?

从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。

因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷,和他们之间本质的区别。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。

早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的:由于计算技术的落后,当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的,脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…)但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。

连异或都不能拟合,你还能指望这货有什么实际用途么。随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)发明的多层感知机(multilayer perceptron)克服。多层感知机,顾名思义,就是有多个隐含层的感知机。

(责任编辑:IT教学网)

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