RNN 与 CNN：深度学习中的两大经典模型技术解析

在人工智能和深度学习领域，RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络） 和 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络） 是两种非常重要的神经网络结构。

它们分别擅长处理不同类型的数据，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域中发挥着关键作用。

本文将从原理、特点、应用场景等方面对这两种模型进行详细解析。

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一、CNN（卷积神经网络）：图像识别的“火眼金睛”

1. 基本原理

CNN 是一种专为处理具有类似网格结构数据（如图像）而设计的前馈神经网络。它通过引入卷积层（Convolution Layer）、池化层（Pooling Layer） 和 全连接层（Fully Connected Layer） 来自动提取图像的局部特征，并进行分类或识别。

核心组件：

• 卷积层（Convolution Layer）：

  • 使用多个滤波器（Filter）滑动扫描输入图像。
  • 每个滤波器提取特定类型的局部特征（如边缘、角点等）。
  • 输出称为特征图（Feature Map）。

• 激活函数（Activation Function）：

  • 常用 ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性特性。

• 池化层（Pooling Layer）：

  • 对特征图进行下采样（如最大池化、平均池化），减少计算量并增强平移不变性。

• 全连接层（Fully Connected Layer）：

  • 将前面提取的高维特征映射到输出类别空间，完成最终分类。

2. 特点

• 局部感知（Local Receptive Fields）：每个神经元只关注输入的一部分区域，模拟人眼对图像的局部感知机制。
• 参数共享（Shared Weights）：同一个滤波器在整个图像上共享权重，大大减少了模型参数数量。
• 平移不变性（Translation Invariance）：池化操作使得模型对图像中小幅度的平移不敏感。

3. 应用场景

• 图像分类（如 ImageNet）
• 目标检测（YOLO、Faster R-CNN）
• 图像分割（U-Net）
• 视频分析（动作识别）

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二、RNN（循环神经网络）：序列建模的“记忆大师”

1. 基本原理

RNN 是一种专门用于处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的神经网络。与传统神经网络不同，RNN 具有循环结构（Recurrent S