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dnn与cnn（卷积神经网络）的区别是dnn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。 DNN是指包含多个隐层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
Jun 22, 2016 · 今天我们来回顾一下cnn发展的历史，为什么要做这个总结呢，除了本身对科学史感一点兴趣外，追踪整个cnn发展的思路也是非常有趣的事。 我们知道科学的发展往往不是一往无前的，不是按照教科书上编排那样诞生的。
对于时间无关系统(如稳态pde)， zhu等在矩形参考域应用cnn对pde系统进行代理建模和不确定性量化(uq)[1,2]。 此外，[3]还提出了PhyGeoNet，通过物理域和参考域之间的坐标转换，对稳态偏微分方程进行几何自适应求解。
上面这张图显示的是美国主要媒体的政治倾向。绝大部分大家耳熟能详的媒体（比如nyt, wsj,cnn等）都在横轴的左边。而在横轴右边的除了fox news之外基本上都不太有名，影响力有限。fox news是右倾保守主义阵营中的一面大旗。
RNN的序列和CNN的空间，是有区分的. 序列问题，强调的是先后顺序，这也引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention），并且，借助RNN的state这样的记忆单元，使得一个序列位置的输出在数学上 ...
卷积神经网络（cnn）通常用于处理二维图像数据，但也可以应用于一维信号数据，比如时间序列数据、语音信号等。对一维信号进行特征提取的主要方法是使用一维卷积层。 以下是卷积神经网络对一维信号进行特征提取的一般步骤：
Nov 16, 2016 · cnn 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。 视觉皮层有小部分细胞对特定部分的视觉区域敏感。 Hubel 和 Wiesel 于 1962 年进行的一项有趣的试验详细说明了这一观点，他们验证出大脑中的一些个体神经细胞只有在特定方向的边缘存在时才能做出反应（即放电）。
其余5个都是著名的主流（有时间先后顺序）的CNN，其主要用于图像分类（Image Classification）。 图像分类可以说是CNN最早和最基本的应用，图像分类CNN的前面大部分层的主要功能是 特征提取 （后面几层做分类用），因此这些“主流CNN”经常被作为特征提取器，放在完成其它功能的，更复杂的CNN网络 ...
Dec 17, 2016 · 对，数据很重要，同时模型也很重要。简单的举一个例子，如果你对某种图像数据很了解，但是不懂cnn如何对这些图像进行提取高维特征，那么最后可能还是会使用hog或者传统的sift特征检测算法。 还要注意的是，在这里我们主要谈论计算机视觉的深度学习架构。
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一、神经网络类别. 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1.1 前馈神经网络
