CNN卷积神经网络

RNN循环神经网络

DNN深度神经网络

为啥要写这些呐，哈哈哈，毕竟最近神经网络很火嘛，我也来赶时髦

首先这三个名字的解释，我就不说了（说了也多半是抄网上的），只需要知道，这家伙就像个三明治input——隐藏层——output 具体的不同就在隐藏层的实现，前段时间很火的alphaGo，主要就是俩个神经网络做成的，一个负责局部，一个负责大局，哦哦，我再加个塞，刚刚是不是忘记说BP了，这个BP其实就是神经网络的前身，首先输入一个局部的特征，你就可以开始推理，当你站的远点，你会看到一个鼻子是什么样子，再远点，一个鼻子和一个嘴巴是什么样子，再远点，一个脸的轮廓是什么样子，然后再将这个局部所在的照片拿过来和你推理出来的对比，看看差距在哪里，然后适当的调整隐藏层的参数，下次再给你一个局部，你就可以推理的更准确一点了。BP总体的过程就是这样，而上边说的什么RNN CNN DNN其实就是为了在不同情况下获取最优的结果，所找的一些最优解法，/加塞完毕，其实总感觉这家伙只是个经验主义者，不过，管他呐。反正我也不学.(好吧，其实我在入门，好难啊，英文课根本听不懂！！！有老师能给予我帮助吗？【哀求脸】)

好吧，其实这篇博客完全没有营养，但是，如果你点开了，请记着，从现在开始，加强你的英文能力！再说一遍，加强你的英文能力 ！要不然，呵呵、、、欢迎来到我们废柴家族【羞愧脸】

至于为啥没标题，你家酸菜坛子放客厅啊！！T-T 我啥时候也能有吸引粉丝的技术呐

这个没标题