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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dnnrnncnn区别，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dnnrnncnn区别，就出现了另一种神经网络结构循环神经网络RNNCNN在大型图像处理方面有出色的表现dnnrnncnn区别，目前已经被大范围使用到图像分类定位等领域中相比于；在图像识别领域，应用的最多的就是深度学习，而深度学习又分为不同的模型，如前馈神经网络feedforwardneuralnetwork，DNN卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN循环神经网络RecurrentNeuralNetwork，RNN等使用不同的模型，即让机器使用不同的方法对猫或狗的图片进行预测，取得的预测效果。

2、CNN在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类定位等领域中相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用RNN循环神经网络，一类用于处理序列数据的神经网络，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接从广义上来说，DNN；3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。

3、1DNN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RNN2CNN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；CNN国际新闻网每周七天，每天二十四小时的全球直播新闻报导面对突发的新闻，CNN国际新闻网都会作现场报导全球超过二百一十个国家及地区均转播CNN的新闻CNN国际新闻网除了将全球新闻送到府上外，还加强了报导亚洲地区的新闻亚洲七个新闻分社香港东京北京汉城雅加达新德里及曼谷，将有关整个。

4、CNN与深度神经网络DNN之间的关键区别在于它们处理数据的方式和特点虽然CNN可以被视为DNN家族中的一员，但其核心在于使用卷积操作来处理具有网格结构的数据，如图像或时序数据，而DNN则是一个更广泛的术语，涵盖了任何具有多层神经元结构的网络理论上，只要神经网络层数足够多，就可以被称为DNN；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从广义上来说，NN或是更美的DNN确实可以认为包含了CNNRNN这些具体的变种形式在实际应用。

5、DNN深度神经网络形成了克服梯度消失的方法，例如ReLUmaxout等传输函数DNN结构与多层感知机类似，但下层神经元与所有上层神经元形成连接，导致参数数量膨胀使用预训练方式，将隐藏层增加到7层，实现了深度学习的真正意义CNN卷积神经网络结合了图像处理与神经网络，通过卷积核将上下层连接，同一；从广义上来说，NN或是更美的DNN确实可以认为包含了CNNRNN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。