网络用语RNN什么意思 前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系？

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系？

前馈神经网络是一层节点，只把前一层作为输入，输出到后一层，本身和其他层之间没有联系，因为数据是一层前向传播的，所以叫前馈网络。

BP网络是最常见的前馈网络之一。BP体现在运行机制上。数据输入后，逐层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，再逐层向后传播残差。

卷积神经网络是基于人类视觉的特点，即视觉是从局部到全局的认知，所以并不是所有的人都使用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是使用滑动窗口只处理一个部分，这个运算就像一个滤波器，这个运算叫做卷积运算（不是卷积运算）信号处理的卷积运算，当然也可以用卷积运算）。这种网络称为卷积神经网络。

目前最流行的网络有前馈网络和递归网络，一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积运算，因此也属于卷积神经网络。深度学习前的网络都是连通的，但不是卷积网络，而是前馈网络和BP网络。

BP神经网络和感知器有什么区别？

多层感知器是指结构，BP是指学习算法。感知器模型非常简单，即将神经元上的多个输入之和带入输出函数减去阈值。多层感知器是由多层感知器模型组成的前向网络。BP是指BP算法，BP网络是指具有多层感知器结构和BP算法的网络。BP网络是一种多层感知器网络，但BP网络突出算法，多层感知器突出结构。

RBF神经网络和BP神经网络有什么区别？

BP神经网络的学习速率是固定的，因此BP神经网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂的问题，BP算法的训练时间可能很长，这主要是由于学习速度慢。RBF神经网络是一种高效的前馈网络，具有其它前馈网络所不具备的最佳逼近性能和全局最优特性，具有结构简单、训练速度快等优点。

从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

RNN（递归神经网络）顾名思义，就是把以前的输出（隐藏状态）作为输入，形成一个循环。

（RNN扩展，图像源：colah.github.io文件)

上面的展开图清楚地显示了RNN的结构。不难发现RNN的结构与序列化数据是一致的。实际上，RNN实际上主要用于处理序列化数据。

基本上，不使用原始RNN，而是使用RNN的变体。

渐变裁剪可以缓解渐变爆炸，而RNN变体（如主流LSTM和Gru）可以缓解渐变消失。

（一般是sigmoid层）建模输入、输出和遗忘。

（图片来源：中新网/@左上角的蓝色是输入门，右上角的绿色是输出门，底部的红色是遗忘门。

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