以下都是网上抄的。我自己对这些玩意是工作经常用，但是还觉得不够智能，经常闹笑话

CNN，RNN，LSTM都是什么？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
CNN 是一种前馈神经网络，通常由一个或多个卷积层（Convolutional Layer）和全连接层（Fully Connected Layer，对应经典的 NN）组成，此外也会包括池化层（Pooling Layer）。

循环神经网（Recurrent Neural Network，RNN）
RNN，循环神经网络，也有人将它翻译为递归神经网络。从这个名字就可以想到，它的结构中存在着“环”。

确实，RNN 和 NN/DNN 的数据单一方向传递不同。RNN 的神经元接受的输入除了“前辈”的输出，还有自身的状态信息，其状态信息在网络中循环传递。

长短时记忆（Long Short Term Memory，LSTM）
LSTM 可以被简单理解为是一种神经元更加复杂的 RNN，处理时间序列中当间隔和延迟较长时，LSTM 通常比 RNN 效果好。

相较于构造简单的 RNN 神经元，LSTM 的神经元要复杂得多，每个神经元接受的输入除了当前时刻样本输入，上一个时刻的输出，还有一个元胞状态（Cell State）


【 在 cjohny 的大作中提到: 】
: 你说的cnn是啥？
: 窬
: 。
: ...................
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