La diferencia entre dnn y cnn

En el campo del reconocimiento de imágenes, el método más utilizado es el aprendizaje profundo, que se divide en diferentes modelos, como la red neuronal feedforward (DNN) y la red neuronal convolucional (CNN), red neuronal recurrente. (RNN), etc. Usar diferentes modelos, es decir, dejar que la máquina use diferentes métodos para predecir imágenes de gatos o perros, logrará diferentes resultados de predicción.

Para hablar de los distintos modelos de aprendizaje profundo, primero debemos hablar de los componentes básicos de estos modelos, que son neuronas artificiales en aprendizaje profundo, similares a las de Neuron, neuronas artificiales en aprendizaje profundo. Puede considerarse como un modelo matemático, y varias neuronas están conectadas entre sí para formar una red neuronal.

DNN es la red neuronal más simple. Cada neurona pertenece a una capa diferente. Cada neurona está conectada a todas las neuronas de la capa anterior y la señal se propaga unidireccionalmente desde la capa de entrada a la capa de salida.