网络语cdnn是什么意思

① 语c是什么意思

语c就是玩语c的这个圈子。

语C是一种构建在文学演绎基础之上，以社交平台为虚拟世界的文字互动形式，该文化致力于构建出一个虚拟的精神家园。

语C是以文字为载体，作者主要通过概括、肖像、语言、行为（动作）、心理、细节描写和静态与动态、客观与主观、反衬与对比等多方面，对所作的人物、事件和环境进行具体描绘和刻画。所作角色可为原创角色，也可以为同人角色。

按照版权可划分原创和同人

（一）原创：由语C人员自行设定一个背景或世界观，并通过人设（人物设定：外貌特征、性别年龄、性格、能力、特点等）将人物的形象展现出来，通过自戏或者对戏的方式、在日常中使用自己的人设与他人互动。

（二）同人：由语C人员根据动漫、漫画、动画、小说、历史、影视、游戏、明星等已经存在的人物设定进行的语C活动，在已知的形象上拓展延伸，通过自戏或者对戏的方式、在日常中使用该角色与他人互动。

② DNN、RNN、CNN分别是什么意思

DNN（深度神经网络），是深度学习的基础。

DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，当然，DNN有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。

从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输出层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。

CNN（卷积神经网络），是一种前馈型的神经网络，目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一。

CNN在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。

RNN（循环神经网络），一类用于处理序列数据的神经网络，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。

从广义上来说，DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，深度神经网络DNN融合了多种已知的结构，包含卷积层或LSTM单元，特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或时间上的关联。

③ 什么是DNN网络它有何优点

（一）DDN简介
数字数据网（DDN）是利用数字信道传输数据信号的数据传输网，它的传输媒介有光缆、数字微波、卫星信道以及用户端可用的普通电缆和双绞线。DDN以光纤为中继干线网络，组成DDN的基本单位是节点，节点间通过光纤连接，构成网状的拓扑结构，用户的终端设备通过数据终端单元（DTU）与就近的节点机相连。可提供点对点、点对多点透明传输的数据专线出租电路，为用户传输数据、图像和声音等信息。DDN向用户提供的是半永久性的数字连接，沿途不进行复杂的软件处理，因此延时较短。DDN采用交叉连接装置，可根据用户需要，在约定的时间内接通所需带宽的线路，信道容量的分配和接续在计算机控制下进行，具有极大的灵活性，使用户可以开通种类繁多的信息业务，传输任何合适的信息。DDN的业务特点如下：
l 提供点到点的通信，通信保密性强，特别适合

金融、保险客户的需要。
l 传输速率高，网络时延小。
l 信道固定分配，保证通信的可靠性，不会受其他客户使用情况的影响。
l DDN覆盖面广，可联结国内外各主要城市。
l DDN为全透明网，对客户通信协议没有要求，客户可自由选择网络设备及协议。
l 技术成熟，运行管理简便，极少出现重大阻断。
l DDN是同步传输网，且没有交换功能，缺乏灵活性。
（二）DDN的主要优点
传输速率高，网络时延小。由于DDN采用了同步传输模式的数字时分复用技术，用户数据信息可根据事先约定的协议，在固定的时隙以预先设定的通道带宽和速率顺序传输，这样只需按时隙识别通道就可以准确地将数据信息送到目的终端。由于信息是顺序到达目的终端，免去了目的终端对信息的重组，因此减小了时延。目前DDN可达到的最高传输速率为155Mbps，平均时延小于450μs。另外，DDN可支持网
西京亮 18:00:43
络层以及其上的任何协议，从而可满足数据、图像和声音等多种业务的需要。

④ 语c圈是什么意思 语c是什么解释

1、语c就是玩语c的这个圈子。

2、语C全称是语言cosplay，是在网络上兴起的、通过文字来演绎角色的扮演游戏，利用聊天平台以文字代替要说的话语、要表达的动作神情心理等方式与其他玩家互动，目前以论坛、群、贴吧的方式呈现。

⑤ 网络流行语c什么意思

我表达能力为零……语c，大概简单粗略不准确来说就是配音啊之类呃……
以下来源于网络
语C，即语言cos的简称，是一种由论坛演绎渐渐转化形成，以文字进行角色扮演的文字类网络游戏，和演绎有些相似，但有所不同。语言cos（角色扮演）是利用网络平台，以文字或声音描写来表达设定的背景、动作、语言、心理活动等，与其他玩家互动的网络文字扮演游戏，目前多以语戏、论坛、QQ群或讨论组、贴吧等网络交流平台方式进行。又可以解释为，利用网络创建一个二次元虚拟精神世界，再利用文字或声音进行表达。

⑥ 网络词dnnd啥意思

网络词萨普的意思是氛围营造者和雅士协会。
所谓“萨普”（Sape）其实是“氛围营造者和雅士协会”（Société des Ambianceurs et des Personnes légantes）的法语字母简称，“sape”一词是法语中“服饰”之意，成员统称“萨普尔”。
萨普文化的起源可以追溯到非洲殖民时期。彼时法国人来到刚果，意图教化当地“粗野无礼”、“衣不蔽体”的非洲人。他们从欧洲带来了二手服饰，作为和当地酋长的谈判筹码，获得他们的效忠支持，上有所好,下必甚焉，以西装革履为代表的身世服装很快在非洲流行开来，很快变成身份与地位的象征，刚果首都布拉柴维尔一度成为时尚中心。
刚果解放后，欧洲绅士的着装传统作为一种习俗在当地保留下来，发展成为一种独具特色的地方文化，随着全球化的进程的加速，萨普文化走出了非洲，走向世界舞台。
以上内容就是关于网络词萨普的相关资料，希望我的回答可以帮助到你。

⑦ 网络语c是什么意思

网络用语c指的是C位。

C位，2018年度十大网络流行语，即Carry或Center，核心位置的意思。早期在游戏领域一直作为Carry位的意思，指能够在游戏中后期担任主力带领队伍的角色。

后来，C位这个词在游戏中应用的越来越广，逐渐转到生活当中。当某一个人在团队中的处于核心位置时，人们便称呼他是Center位，在影视剧或综艺海报中，这个位置也是咖位比较高的人。

词汇来源：

C位一词最早来源于《DOTA》、《英雄联盟》等游戏领域，译作Carry位，指核心后期角色，能够在游戏前中期打钱发育并在游戏后期带领队伍力挽狂澜的角色。

在DOTA中又称作大哥位、1号位。说白了就是大后期，打钱，出装备，团队都要保护他。

在LOL中，C位有以下路射手为主的ADC（Attack Damage Ca。

rry）和以中单法师为主的APC（Ability Power Carry）两种C位，但都是队伍中的核心角色。

⑧ 语C是什么意思

语C，即语言cos的简称，又叫演绎，一种网络兴起的文字游戏，可以简单理解为文字角色扮演。

⑨ CNN、RNN、DNN的一般解释

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

转自知乎 科言君  的回答

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫 感知机 （perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 （扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）

但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的 多层感知机 （multilayerperceptron）克服。多层感知机，顾名思义，就是有多个隐含层的感知机（废话……）。好好，我们看一下多层感知机的结构：

图1 上下层神经元全部相连的神经网络——多层感知机

多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。对，这货就是我们现在所说的 神经网络 NN ——神经网络听起来不知道比感知机高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）很重要！

多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。

多层感知机给我们带来的启示是， 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力 ——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。

（Bengio如是说：functions that can be compactly

represented by a depth k architecture might require an exponential number of

computational elements to be represented by a depth k − 1 architecture.）

即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深，但是有一个梦魇总是萦绕左右。随着神经网络层数的加深， 优化函数越来越容易陷入局部最优解 ，并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。同时，另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加， “梯度消失”现象更加严重 。具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

2006年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动到了7层[2]，神经网络真正意义上有了“深度”，由此揭开了深度学习的热潮。这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。单从结构上来说， 全连接的 DNN 和图 1 的多层感知机是没有任何区别的 。

值得一提的是，今年出现的高速公路网络（highway network）和深度残差学习（deep resial learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层（深度残差学习：152层）[3,4]！具体结构题主可自行搜索了解。如果你之前在怀疑是不是有很多方法打上了“深度学习”的噱头，这个结果真是深得让人心服口服。

图2 缩减版的深度残差学习网络，仅有34 层，终极版有152 层，自行感受一下

如图1所示，我们看到 全连接 DNN 的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接 ，带来的潜在问题是 参数数量的膨胀 。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像，隐含层有1M个节点，光这一层就有10^12个权重需要训练，这不仅容易过拟合，而且极容易陷入局部最优。另外，图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是 通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的，图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。 两层之间的卷积传输的示意图如下：

图3 卷积神经网络隐含层（摘自Theano 教程）

通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。假设图3中m-1=1是输入层，我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道ARGB（透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像），假设卷积核大小为100*100，共使用100个卷积核w1到w100（从直觉来看，每个卷积核应该学习到不同的结构特征）。用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像；这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和，以此类推。同理，算上其他卷积核，隐含层对应100幅“图像”。每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。按照这样的结构继续传递下去。CNN中还有max-pooling等操作进一步提高鲁棒性。

图4 一个典型的卷积神经网络结构，注意到最后一层实际上是一个全连接层（摘自Theano 教程）

在这个例子里，我们注意到 输入层到隐含层的参数瞬间降低到了 100*100*100=10^6 个 ！这使得我们能够用已有的训练数据得到良好的模型。题主所说的适用于图像识别，正是由于 CNN 模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点 。顺着同样的思路，利用语音语谱结构中的局部信息，CNN照样能应用在语音识别中。

全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而， 样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要 。对了适应这种需求，就出现了题主所说的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在 RNN 中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身 ，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！表示成图就是这样的：

图5 RNN 网络结构

我们可以看到在隐含层节点之间增加了互连。为了分析方便，我们常将RNN在时间上进行展开，得到如图6所示的结构：

图6 RNN 在时间上进行展开

Cool， （ t+1 ）时刻网络的最终结果O(t+1) 是该时刻输入和所有历史共同作用的结果 ！这就达到了对时间序列建模的目的。

不知题主是否发现，RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度！正如我们上面所说， “梯度消失”现象又要出现了，只不过这次发生在时间轴上 。对于t时刻来说，它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了，根本就无法影响太遥远的过去。因此，之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况，在实际中，这种影响也就只能维持若干个时间戳。

为了解决时间上的梯度消失，机器学习领域发展出了 长短时记忆单元 LSTM ，通过门的开关实现时间上记忆功能，并防止梯度消失 ，一个LSTM单元长这个样子：

图7 LSTM 的模样

除了题主疑惑的三种网络，和我之前提到的深度残差学习、LSTM外，深度学习还有许多其他的结构。举个例子，RNN既然能继承历史信息，是不是也能吸收点未来的信息呢？因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了 双向 RNN 、双向 LSTM ，同时利用历史和未来的信息。

图8 双向RNN

事实上， 不论是那种网络，他们在实际应用中常常都混合着使用，比如 CNN 和RNN 在上层输出之前往往会接上全连接层，很难说某个网络到底属于哪个类别。 不难想象随着深度学习热度的延续，更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万化，但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。题主如果想进行这方面的研究，不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。入门的话可以参考：

Ng写的Ufldl： UFLDL教程 - Ufldl

也可以看Theano内自带的教程，例子非常具体： Deep Learning Tutorials

欢迎大家继续推荐补充。

当然啦，如果题主只是想凑个热闹时髦一把，或者大概了解一下方便以后把妹使，这样看看也就罢了吧。

参考文献：

[1]

Bengio Y. Learning Deep

Architectures for AI[J]. Foundations & Trends® in Machine Learning, 2009,

2(1):1-127.

[2]

Hinton G E, Salakhutdinov R R.

Recing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,

313(5786):504-507.

[3]

He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep

Resial Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

[4]

Srivastava R K, Greff K,

Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.

⑩ 计算机接入因特网的方式中dnn指什么

DDN是英文Digital Data Network的缩写，这是随着数据通信业务发展而迅速发展起来的一种新型网络。DDN的主干网传输媒介有光纤、数字微波、卫星信道等，用户端多使用普通电缆和双绞线。DDN将数字通信技术、计算机技术、光纤通信技术以及数字交叉连接技术有机地结合在一起，提供了高速度、高质量的通信环境，可以向用户提供点对点、点对多点透明传输的数据专线出租电路，为用户传输数据、图像、声音等信息。DDN的通信速率可根据用户需要在N×64kbps（N=1～32）之间进行选择，当然速度越快租用费用也越高。用户租用DDN业务需要申请开户。DDN的收费一般可以采用包月制和计流量制，这与一般用户拨号上网的按时计费方式不同。DDN的租用费较贵，普通个人用户负担不起，因此DDN主要面向集团公司等需要综合运用的单位。