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DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答_cnn dnn_Jfightingk的博客-CSDN博客深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络模型（三）_熊猫小伙的博客-CSDN博客 总神经网络的变种目前有，如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、概率神经网络、RNN-循环神经网络DNN-深度神经网络CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、LSTM-时间递归神经网络（－适用于语音识别）等。但最简单且原汁原味的神经网络则是多层感知器（Muti－Layer Perception ，MLP）。 常见的基于深度学习的分类模型包括CNN、RNN、LSTM、GRU、BERT等。其中，CNN是卷积神经网络，主要用于图像识别；RNN是循环神经网络，主要用于序列数据的处理；LSTM和GRU是RNN的变种，可以解决长期依赖问题；BERT是自然语言处理领域的预训练模型，可以用于文本分类等任务。 对于时间序列分类，常用的深度学习算法有LSTM、GRU、TCN等。其中，LSTM和GRU是基于循环神经网络的模型，可以处理任意 ...

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