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？
脑子里那些“神经网络”到底有什么不一样？—— CNN, RNN, DNN 深度解析
你是不是常常听到“CNN”、“RNN”、“DNN”这些术语，感觉它们都和“神经网络”沾边，但具体是怎么工作的，尤其是内部结构上有什么不同，就有点儿像雾里看花？别担心，这很正常。今天咱们就来掰扯掰扯这三位大佬的内部乾坤，让你对它们有个更清晰的认识。
想象一下，我们把不同的神经网络模型比作处理不同类型信息的“专家”。它们各自有自己独特的“看家本领”和内部工作方式。
1. CNN（卷积神经网络）：擅长“看”图像，捕捉局部规律
CNN 的核心思想：局部性与空间层级
CNN 最出名的地方就是它处理图像的能力超群。你可以把它想象成一个对图像特别敏感的“侦探”。它不像我们人一样一眼扫过去就明白整幅画面，而是像一个细致入微的观察者，有选择性地、有重点地去“看”图像的局部区域。
内部结构的关键组件：
卷积层 (Convolutional Layer)： 这是CNN的灵魂所在。
卷积核（或称滤波器/特征映射）： 想象一下，你有一堆不同形状的“放大镜”，每个放大镜都专门设计来寻找图像中的某种特定模式——比如一条直线、一个圆角、一种颜色梯度，甚至是更复杂的纹理。这些“放大镜”就是卷积核。它们通常是小尺寸的矩阵（比如3x3、5x5）。
卷积操作： 这个过程就像是用你的“放大镜”（卷积核）在图像上“滑动”一样。在滑动的过程中，卷积核会与图像上对应的像素区域进行“点乘”（元素相乘），然后将所有乘积加起来，得到一个单一的输出值。这个值会记录下在这个位置，该卷积核所检测到的特征的“强度”。
特征图 (Feature Map)： 每一个卷积核在整个图像上滑动一遍后，就会生成一张新的“图”，这张图记录了该卷积核在图像不同位置检测到的特定特征的分布情况。这张图就叫做特征图。
堆叠与层级： CNN 通常会堆叠多个卷积层。浅层的卷积层可能学习到非常基础的特征（如边缘、角落），而深层的卷积层则能够将这些基础特征组合起来，学习到更高级、更抽象的特征（如眼睛、鼻子、整个物体的一部分）。这就形成了一种“空间层级”的特征提取方式，就像我们从看到像素点、到看到线条、到看到形状、再到识别物体一样。
激活函数 (Activation Function)： 在卷积操作之后，会应用一个非线性激活函数（比如ReLU Rectified Linear Unit，就是把负数变成0，正数不变）。这是为了引入非线性，让网络能够学习到更复杂的模式，否则多层线性叠加还是线性。
池化层 (Pooling Layer)： 在卷积层之后，通常会跟着一个池化层。它的作用是“降采样”，也就是缩小特征图的尺寸，同时保留最重要的信息。
最大池化 (Max Pooling)： 最常见的一种。它将特征图分成若干个小区域（比如2x2），然后只取每个区域中的最大值作为输出。这样做的好处是：
减少计算量： 输入的维度变小了，后续层的计算量就小了。
增强模型的鲁棒性： 即使特征在图像中有微小的平移或变形，池化层也能在一定程度上保持其检测结果的稳定，因为我们只关心区域内的最大值。
平均池化 (Average Pooling)： 顾名思义，就是取区域内的平均值。
全连接层 (Fully Connected Layer)： 在经过多轮卷积和池化后，网络已经提取出了很多有用的特征。最后，会将这些特征展平（“拍扁”）成一个长向量，然后送入一个或多个全连接层。
这里的全连接层就和我们后面要讲的DNN里的全连接层一样了，它会根据之前提取到的特征，进行最终的分类或回归预测。每个神经元都与前一层的所有神经元相连接，权重矩阵会很大。
CNN 的结构特点总结：
局部连接 (Local Connectivity)： 每个卷积核只关注输入数据的局部区域，而不是全局。
权值共享 (Weight Sharing)： 同一个卷积核会在输入数据的不同位置重复使用，这意味着相同的特征模式可以在图像的不同地方被检测出来，大大减少了模型的参数数量。
层级特征提取： 通过多层堆叠，能够从低级特征逐步学习到高级特征。
2. RNN（循环神经网络）：擅长“听”和“读”，处理序列数据
RNN 的核心思想：记忆与时间关联
如果说CNN是“看”的专家，那么RNN就是“听”和“读”的专家，它特别擅长处理序列数据，比如文字（一句话中的单词顺序很重要）、语音（声音的连续性）、时间序列数据（股票价格、天气变化）。它的关键在于它拥有一个“记忆”机制，能够在处理当前数据时，还记得之前看过的数据。
内部结构的关键组件：
循环结构 (Recurrent Connection)： RNN最独特的标记就是那个“循环”。
隐藏状态 (Hidden State, h)： 想象一下，每次RNN处理序列中的一个元素（比如一个单词），它不仅会根据当前输入生成一个输出，还会更新一个“内部状态”，这个状态就像它的短期记忆。这个记忆会传递到下一个时间步（下一个单词）。
传递方式： 在每一个时间步 $t$，RNN的隐藏状态 $h_t$ 的计算，不仅依赖于当前的输入 $x_t$，还依赖于上一个时间步的隐藏状态 $h_{t1}$。公式大概是这样的：$h_t = f(W_{hh}h_{t1} + W_{xh}x_t + b_h)$。这里的 $W_{hh}$ 和 $W_{xh}$ 是权重矩阵，而 $f$ 是激活函数。
“展开”的RNN： 为了方便理解和计算，我们经常把RNN“展开”成一个深度的网络，其中每一层都代表一个时间步。每一层都有相同的权重，但输入和隐藏状态是不同时间步的。
输出层 (Output Layer)： 在每个时间步，RNN也可以产生一个输出 $y_t$。这个输出通常也依赖于当前的隐藏状态：$y_t = g(W_{hy}h_t + b_y)$。
应用：
语言模型： 根据前面几个词预测下一个词。
机器翻译： 输入一句话，输出翻译后的句子。
语音识别： 输入声音信号，输出文字。
文本生成： 创作新的文本。
RNN 的结构特点总结：
时间依赖性： 能够处理具有时间顺序的数据，通过隐藏状态保留历史信息。
参数共享： 在所有时间步使用相同的权重，这使得它在处理长度可变的序列时非常有效且参数量可控。
难以捕捉长距离依赖 (Vanishing/Exploding Gradients)： 标准的RNN在处理非常长的序列时，会遇到梯度消失（信号太弱）或梯度爆炸（信号太强）的问题，导致它难以学习到很早之前的信息。为了解决这个问题，后来发展出了更高级的RNN变体，如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元），它们通过更复杂的门控机制来更有效地管理和传递记忆。
3. DNN（深度神经网络）：通用的“万能配方”，层层递进的学习
DNN 的核心思想：多层抽象与非线性变换
DNN，也常被称为MLP（多层感知机）的扩展或更通俗的说法，是神经网络的基石。你可以把它想象成一个通用的、多功能的“计算流水线”。它不像CNN那样有专门的“卷积核”来处理局部空间特征，也不像RNN那样有“记忆”来处理时间序列，但它的强大在于可以通过多层非线性变换，将输入数据逐步抽象化，直到能够做出准确的预测。
内部结构的关键组件：
输入层 (Input Layer)： 接收原始数据，比如一个数字列表、像素值等等。
隐藏层 (Hidden Layer)： 这是DNN的核心。它由若干个神经元组成。
全连接 (Fully Connected)： 每一层的神经元都与前一层的所有神经元相连接。这意味着，输入到这一层的每个神经元，都接收到前一层所有神经元的加权和。
权重和偏置 (Weights and Biases)： 连接的“强度”由权重决定，每个神经元还有一个偏置项，这些都是模型需要学习的参数。
线性组合： 每个神经元首先将所有输入与其对应的权重相乘，然后加起来，再加上偏置项，得到一个线性组合的值。
激活函数 (Activation Function)： 这个线性组合的结果会被送入一个非线性激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU等）。正是这个非线性激活函数，使得多层神经网络能够逼近任意复杂的函数，从而实现强大的学习能力。没有它，多层叠加就只是一层更复杂的线性变换而已。
输出层 (Output Layer)： 最后一层，其神经元数量和激活函数取决于具体的任务。
分类任务： 输出层通常使用Softmax激活函数，输出每个类别的概率。
回归任务： 输出层可能没有激活函数（或使用线性激活），直接输出预测值。
DNN 的结构特点总结：
全连接性： 层与层之间是全连接的，每个神经元接收前一层所有神经元的输入。
深层结构： 通过增加隐藏层的数量，模型可以学习到更深层次、更抽象的特征表示。
通用性： 理论上可以逼近任何连续函数，非常灵活，可以用于各种任务。
参数数量大： 相对于CNN的权值共享，全连接的DNN在处理高维输入（如图像）时，参数量会非常庞大，容易导致过拟合。
三者之间的对比与联系
CNN vs DNN： CNN可以看作是DNN的一种特例或优化，特别是在处理图像这类具有局部空间结构的数据时。CNN通过卷积层和池化层引入了局部连接和权值共享，大大减少了参数量，并有效地利用了数据的空间相关性。而纯粹的DNN在处理图像时，即使展平了图像数据，也会因为全连接而面临严重的维度爆炸和参数爆炸问题。
RNN vs DNN： RNN是DNN在处理序列数据上的一个变体或扩展。它引入了“循环”机制，让信息能够在时间序列中流动，解决了DNN无法直接处理序列依赖性以及捕捉长期上下文信息的问题。纯粹的DNN在处理序列时，需要将整个序列一次性输入，无法建立时间上的联系。
CNN & RNN & DNN 的结合： 事实上，在很多复杂的应用中，这三种网络结构可以相互结合。例如：
图像字幕生成： 可以使用CNN提取图像的视觉特征，然后将这些特征输入到RNN中，RNN负责根据视觉特征生成描述性文本。
视频分析： 可以结合CNN（处理每一帧图像）和RNN（处理帧与帧之间的时序关系）。
自然语言处理中的一些任务： 可能会结合CNN（捕捉局部词语模式）和RNN（处理句子结构和长距离依赖）。
总的来说，这三种神经网络模型虽然都基于“神经元”和“连接”的概念，但在它们的内部结构设计上，却有着截然不同的侧重点和巧妙之处，正是这些差异使得它们能够成为各自领域的“明星”。理解这些内部结构，就像是打开了一扇门，让你看到AI背后那些精妙的算法逻辑。希望我的解释能让你对它们有更深的体会！
网友意见
2017年7月3日 更新
不同网络的区别：人们在网络中实现加入的先验知识的不同。
整体解释：公开课 | 深层神经网络设计理念 附带 ppt下载（无视频版）
神经网络入门：深层学习为何要“Deep”（上）
前馈神经网络引入的先验知识：并行、迭代；
- 详细解释：深层学习为何要“Deep”（下） 较难懂，建议先看完公开课再看该篇文章。
循环神经网络引入的先验知识：时间共享；
- 详细解释：循环神经网络--介绍
循环神经网络引入的先验知识：空间共享；
- 详细解释：卷积神经网络--介绍
深层学习的“深”字是由于将分类/回归和特征提取两者结合在一起来训练了。
Recurrent layer和convolutional layer都可以看成是特征提取层。
- 语音识别用Recurrent layer去学习“如何”去听，再用学好的听取方式去处理声音再送入分类器中。人脑举例子，我们大脑已有从中文学来的对语音的“特征提取层”和“分类层”。学习外语的时候，只是新训练了一个“分类层”，继续用中文的语音的“特征提取层”，这是外语听力的不好的原因之一。
- 画面识别convolutional layer学习“如何”去观察，再用学好的观察方式去处理画面再送入分类器中。人脑举例子，我们在观察图片的时候并不是一眼把所有画面都送入大脑进行识别的，而是跟convolutional layer的处理方式一样，逐一扫描局部后再合并。不同的扫描方式，所观察出的内容也不同。
具体可以看下面的部分
简单理解神经网络应该分为两部分：
- 网络结构：神经网络是怎么计算预测的，以及神经网络为什么好用。
- 网络训练：神经网络是怎么训练的，以及如何克服在训练时所遇到的如过拟合，梯度消失等问题。
进一步理解围绕“深层”二字来神经网络的的话应该在网络结构中细分两类： 网络结构：
- 特征结构：之所以要深层是因为一部分的层在完成“学习如何提取特征”的任务。比如画面处理的convolutional layers ，时间序列处理的Recurrent layers。甚至feedforward layers也能完成此任务。
- 分类/递归结构：如果仅需完成分类器的任务的话，一个hidden feedforward足以。其他的机器学习算法如SVM，GP甚至做的要比神经网络要好。
举例说明：比如图片识别。一个图片究竟是什么不仅取决于图片本身，还取决于识别者“如何观察”。
如果这是一个训练样本。
- 当你给的标签是少女的时候，convolutional layers会以此学习“如何观察”成少女
- 当你给的标签是老妇的时候，convolutional layers会以此学习“如何观察”成老妇
- 之所以深层，是因为一定数量的层数在学习“如何观察”。再学习完如何观察后再传递给“分类层”中去。而分类层并不需要“深”。
- 网络结构中最重要的是特征结构层，画面处理的convolutional layers ，时间序列处理的Recurrent layers最好理解为特征结构层。
卷积神经网络是一种曾经让我无论如何也无法弄明白的东西，主要是名字就太“高级”了，网上的各种各样的文章来介绍“什么是卷积”尤为让人受不了。听了吴恩达的网课之后，豁然开朗，终于搞明白了这个东西是什么和为什么。我这里大概会用6~7篇文章来讲解CNN并实现一些有趣的应用。看完之后大家应该可以自己动手做一些自己喜欢的事儿了。
一、引子：边界检测
我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：
图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮，所以为了示意，我们把右边小像素的地方画成深色。图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。怎么检测这个边界呢？我们可以设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel）
大小3×3：然后，我们用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 “卷积”。
（我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算，我们只用知道在CNN中是怎么计算的。）
这里的“挪动”，就涉及到一个步长了，假如我们的步长是1，那么覆盖了一个地方之后，就挪一格，容易知道，总共可以覆盖6×6个不同的区域。那么，我们将这6×6个区域的卷积结果，拼成一个矩阵：
诶？！发现了什么？
这个图片，中间颜色浅，两边颜色深，这说明咱们的原图片中间的边界，在这里被反映出来了!从上面这个例子中，我们发现，我们可以通过设计特定的filter，让它去跟图片做卷积，就可以识别出图片中的某些特征，比如边界。
上面的例子是检测竖直边界，我们也可以设计出检测水平边界的，只用把刚刚的filter旋转90°即可。对于其他的特征，理论上只要我们经过精细的设计，总是可以设计出合适的filter的。我们的CNN
（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。 那么问题来了，我们怎么可能去设计这么多各种各样的filter呀？首先，我们都不一定清楚对于一大推图片，我们需要识别哪些特征，其次，就算知道了有哪些特征，想真的去设计出对应的filter，恐怕也并非易事，要知道，特征的数量可能是成千上万的。其实学过神经网络之后，我们就知道，这些filter，根本就不用我们去设计，每个filter中的各个数字，不就是参数吗，我们可以通过大量的数据，来 让机器自己去“学习”这些参数嘛。这，就是CNN的原理。
二、CNN的基本概念
1.padding 填白
从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。假设我们再卷一次，那大小就变成了(4,4)了。这样有啥问题呢？
主要有两个问题：
- 每次卷积，图像都缩小，这样卷不了几次就没了；
- 相比于图片中间的点，图片边缘的点在卷积中被计算的次数很少。这样的话，边缘的信息就易于丢失。
为了解决这个问题，我们可以采用padding的方法。我们每次卷积前，先给图片周围都补一圈空白，让卷积之后图片跟原来一样大，同时，原来的边缘也被计算了更多次。
比如，我们把(8,8)的图片给补成(10,10)，那么经过(3,3)的filter之后，就是(8,8)，没有变。我们把上面这种“让卷积之后的大小不变”的padding方式，称为 “Same”方式，
把不经过任何填白的，称为 “Valid”方式。这个是我们在使用一些框架的时候，需要设置的超参数。
2.stride 步长
前面我们所介绍的卷积，都是默认步长是1，但实际上，我们可以设置步长为其他的值。
比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，
如果stride=1，则输出为(6,6);
如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整）
3.pooling 池化
这个pooling，是为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。
比如下面的MaxPooling，采用了一个2×2的窗口，并取stride=2：
除了MaxPooling,还有AveragePooling，顾名思义就是取那个区域的平均值。
4.对多通道（channels）图片的卷 积 （重要！）
这个需要单独提一下。彩色图像，一般都是RGB三个通道（channel）的，因此输入数据的维度一般有三个：（长，宽，通道）。
比如一个28×28的RGB图片，维度就是(28,28,3)。前面的引子中，输入图片是2维的(8,8)，filter是(3,3)，输出也是2维的(6,6)。如果输入图片是三维的呢（即增多了一个channels），比如是(8,8,3)，这个时候，我们的filter的维度就要变成(3,3,3)了，它的 最后一维要跟输入的channel维度一致。
这个时候的卷积，是三个channel的所有元素对应相乘后求和，也就是之前是9个乘积的和，现在是27个乘积的和。因此，输出的维度并不会变化。还是(6,6)。但是，一般情况下，我们会 使用多了filters同时卷积，比如，如果我们同时使用4个filter的话，那么 输出的维度则会变为(6,6,4) 。我特地画了下面这个图，来展示上面的过程：
图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。
我觉得这个图已经画的很清晰了，而且给出了3和4这个两个关键数字是怎么来的，所以我就不啰嗦了（这个图画了我起码40分钟）。其实，如果套用我们前面学过的神经网络的符号来看待CNN的话。
- 我们的输入图片就是X，shape=(8,8,3);
- 4个filters其实就是第一层神金网络的参数W1,，shape=(3,3,3,4),这个4是指有4个filters;
- 我们的输出，就是Z1，shape=(6,6,4);
- 后面其实还应该有一个激活函数，比如relu，经过激活后，Z1变为A1，shape=(6,6,4);
所以，在前面的图中，我加一个激活函数，给对应的部分标上符号，就是这样的：
【个人觉得，这么好的图不收藏，真的是可惜了】
三、CNN的结构组成
上面我们已经知道了卷积（convolution）、池化（pooling）以及填白（padding）是怎么进行的，接下来我们就来看看CNN的整体结构，它包含了3种层（layer）：
1. Convolutional layer（卷积层—CONV）
由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么激活函数。
2. Pooling layer （池化层—POOL）
这里里面没有参数需要我们学习，因为这里里面的参数都是我们设置好了，要么是Maxpooling，要么是Averagepooling。
需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。
通常，我们使用的比较多的是Maxpooling,而且一般取大小为(2,2)步长为2的filter，这样，经过pooling之后，输入的长宽都会缩小2倍，channels不变。
3. Fully Connected layer（全连接层—FC）
这个前面没有讲，是因为这个就是我们最熟悉的家伙，就是我们之前学的神经网络中的那种最普通的层，就是一排神经元。因为这一层是每一个单元都和前一层的每一个单元相连接，所以称之为“全连接”。
这里要指定的超参数，无非就是神经元的数量，以及激活函数。接下来，我们随便看一个CNN的模样，来获取对CNN的一些感性认识：
上面这个CNN是我随便拍脑门想的一个。它的结构可以用：
X→CONV(relu)→MAXPOOL→CONV(relu)→FC(relu)→FC(softmax)→Y
来表示。这里需要说明的是，在经过数次卷积和池化之后，我们 最后会先将多维的数据进行“扁平化”， 也就是把 (height,width,channel) 的数据压缩成长度为 height × width × channel 的一维数组，然后再与 FC层连接，这之后就跟普通的神经网络无异了。可以从图中看到，随着网络的深入，我们的图像（严格来说中间的那些不能叫图像了，但是为了方便，还是这样说吧）越来越小，但是channels却越来越大了。在图中的表示就是长方体面对我们的面积越来越小，但是长度却越来越长了。
四、卷积神经网络 VS. 传统神经网络
其实现在回过头来看，CNN跟我们之前学习的神经网络，也没有很大的差别。
传统的神经网络，其实就是多个FC层叠加起来。
CNN，无非就是把FC改成了CONV和POOL，就是把传统的由一个个神经元组成的layer，变成了由filters组成的layer。那么，为什么要这样变？有什么好处？
具体说来有两点：
1.参数共享机制（parameters sharing）
我们对比一下传统神经网络的层和由filters构成的CONV层：
假设我们的图像是8×8大小，也就是64个像素，假设我们用一个有9个单元的全连接层：
那这一层我们需要多少个参数呢？需要 64×9 = 576个参数（先不考虑偏置项b）。因为每一个链接都需要一个权重w。那我们看
看同样有9个单元的filter是怎么样的：
其实不用看就知道，有几个单元就几个参数，所以总共就9个参数！因为，对于不同的区域，我们都共享同一个filter，因此就共享这同一组参数。
这也是有道理的，通过前面的讲解我们知道，filter是用来检测特征的，那一个特征一般情况下很可能在不止一个地方出现，比如“竖直边界”，就可能在一幅图中多出出现，那么 我们共享同一个filter不仅是合理的，而且是应该这么做的。 由此可见，参数共享机制，让我们的网络的参数数量大大地减少。这样，我们可以用较少的参数，训练出更加好的模型，典型的事半功倍，而且可以有效地 避免过拟合。
同样，由于filter的参数共享，即使图片进行了一定的平移操作，我们照样可以识别出特征，这叫做 “平移不变性”。因此，模型就更加稳健了。
2.连接的稀疏性（sparsity of connections）
由卷积的操作可知，输出图像中的任何一个单元，只跟输入图像的一部分有关系：
而传统神经网络中，由于都是全连接，所以输出的任何一个单元，都要受输入的所有的单元的影响。这样无形中会对图像的识别效果大打折扣。比较，每一个区域都有自己的专属特征，我们不希望它受到其他区域的影响。
正是由于上面这两大优势，使得CNN超越了传统的NN，开启了神经网络的新时代。
看 同样有9个单元的filter是怎么样的：
作者：tntxia
链接：https://juejin.cn/post/7022812074858414087
来源：稀土掘金
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时隔三个月，当CNN的记者再次出现在武汉的街头巷尾，这本身就是一个值得细细品味的新闻事件。它不仅仅是一个外国媒体机构的报道活动，更像是对一段特殊历史时期的一个回望，一种重新审视的尝试。重返的意义与背景：首先，我们要理解CNN记者为何选择在此时重返武汉。三个月的时间，对于一个正在经历巨变的城市来说，足.............
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