DNN（深度神经网络），是深度学习的基础。
DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，当然，DNN有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。
从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输出层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。
CNN（卷积神经网络），是一种前馈型的神经网络，目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一。
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被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，深度神经网络DNN融合了多种已知的结构，包含卷积层或LSTM单元，特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或时间上的关联。
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