常规神经网络（NN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的神经网络类型，它们在处理序列数据时有所不同。
常规神经网络是一种前馈神经网络，它从输入层开始，经过多个隐藏层，最终到达输出层。每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并通过激活函数进行计算，然后将结果传递给下一层神经元。常规神经网络适用于处理静态数据，如图像、语音等。
循环神经网络是一种特殊的神经网络，它可以处理序列数据，如文本、时间序列等。RNN 具有循环结构，即当前时刻的输出会作为下一时刻的输入。这种循环结构使得 RNN 能够捕捉序列中的上下文信息。
以下是使用 Python 和 Keras 实现常规神经网络和循环神经网络的示例代码：
python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建常规神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(units=128, input_shape=(None, 100)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 创建循环神经网络
model = Sequential()
model.add(GRU(units=128, input_shape=(None, 100)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
在上述示例中，我们创建了一个常规神经网络和一个循环神经网络。 Dense 层用于创建全连接层，GRU层用于创建循环神经网络。units参数表示隐藏层的大小，input_shape参数表示输入序列的形状。最后，我们添加了一个全连接层，用于将隐藏层的输出转换为二分类结果。
总结一下，常规神经网络和循环神经网络存在以下主要区别:
一、网络结构
常规神经网络是偏向单向连通的结构。
循环神经网络存在循环连接,连通性强。
二、模型假设
常规神经网络假设输入与输出之间存在线性关系。
循环神经网络假设存在序列依赖性。
三、应用场景
常规神经网络适用于独立样本问题。
例如图像分类、线性回归等。
递归神经网络适用于序列依赖问题。
例如语言处理、时间序列预测等。
四、输入方式
常规神经网络的输入为固定长度的向量。
递归神经网络的输入为可变长度的序列。
五、参数共享
常规神经网络 layer 没有参数共享。
递归神经网络存在参数共享,每个时刻使用相同参数。
六、处理能力
常规神经网络难以处理长序列。
递归神经网络可以很好地捕捉序列依赖。
总的来说,两者的主要区别在于:
- 网络结构(单向 vs 循环)
- 模型假设(线性 vs 序列依赖)
- 应用场景(独立样本 vs 序列依赖)
- 输入格式(固定向量vs变长序列)
- 参数(无共享 vs 有共享)
- 处理长序列能力(差 vs 强)
常规神经网络适用于独立样本问题。递归神经网络专注于解决序列依赖问题。两种网络结构各有其特长。