1樓：松茸人
沒有dnn模型的說法，只有dna的說法。
脫氧核糖核酸（英文deoxyribonucleic acid，縮寫為dna）是生物細胞內含有的四種生物大分子之一核酸的一種。
dna攜帶有合成rna和蛋白質所必需的遺傳資訊，是生物體發育和正常運作必不可少的生物大分子。
dna由脫氧核苷酸組成的大分子聚合物。脫氧核苷酸由鹼基、脫氧核糖和磷酸構成。其中鹼基有4種：腺嘌呤（a）、鳥嘌呤（g）、胸腺嘧啶（t）和胞嘧啶（c）。
dna 分子結構中，兩條多脫氧核苷酸鏈圍繞一個共同的中心軸盤繞，構成雙螺旋結構。脫氧核糖-磷酸鏈在螺旋結構的外面，鹼基朝向裡面。兩條多脫氧核苷酸鏈反向互補，通過鹼基間的氫鍵形成的鹼基配對相連，形成相當穩定的組合。
dna是由重複的核苷酸單元組成的長聚合物，鏈寬2.2到2.6奈米，每個核苷酸單體長度為0.
33奈米。儘管每個單體佔據相當小的空間，但dna聚合物的長度可以非常長，因為每個鏈可以有數百萬個核苷酸。例如，最大的人類染色體（1號染色體）含有近2.
5億個鹼基對[12] 。
生物體中的dna幾乎從不作為單鏈存在，而是作為一對彼此緊密相關的雙鏈，彼此交織在一起形成一個叫做雙螺旋的結構。每個核苷酸由可與相鄰核苷酸共價鍵結合的側鏈骨架和含氮鹼基組成，兩條鏈上的含氮鹼基通過鹼基互補以氫鍵相連。糖與含氮鹼基形成核苷，核苷與一個或多個磷酸基團結合成為核苷酸。
dna骨架結構是由磷酸與糖類基團互動排列而成。組成脫氧核糖核酸的糖類分子為環狀的2-脫氧核糖，屬於五碳糖的一種。磷酸基團上的兩個氧原子分別接在五碳糖的3號及5號碳原子上，形成磷酸雙酯鍵。
這種兩側不對稱的共價鍵位置，使每一條脫氧核糖核酸長鏈皆具方向性。雙螺旋中的兩股核苷酸互以相反方向排列，這種排列方式稱為反平行。脫氧核糖核酸鏈上互不對稱的兩末端一邊叫做5'端，另一邊則稱3'端。
脫氧核糖核酸與rna最主要的差異之一，在於組成糖分子的不同，dna為2-脫氧核糖，rna則為核糖。
dna的雙螺旋通過在兩條鏈上存在的含氮鹼基之間建立的氫鍵來穩定。組成dna的四種鹼基是腺嘌呤（a）、胞嘧啶（c）、鳥嘌呤（g）和胸腺嘧啶（t）。所有四種鹼基都具有雜環結構，但結構上腺嘌呤和鳥嘌呤是嘌呤的衍生物，稱為嘌呤鹼基，而胞嘧啶和胸腺嘧啶與嘧啶有關，稱為嘧啶鹼基。
兩條核苷酸鏈沿著中心軸以相反方向相互纏繞在一起，很像一座螺旋形的樓梯，兩側扶手是兩條多核苷酸鏈的糖一磷基因交替結合的骨架，而踏板就是鹼基。dan雙螺旋是右旋螺旋。不同磷酸鹽基團之間的凹槽仍然暴露在外。
主溝寬2.2奈米，而小溝寬1.2奈米。
兩個凹槽的不同寬度決定了蛋白質對不同鹼基的可接觸性，這取決於鹼基是在主溝還是小溝中。與dna的蛋白質，如轉錄因子，通常與處在大溝中的鹼基接觸。
單鏈dna
單鏈dna（single－stranded dna）大部分dna以雙螺旋結構存在，但一經熱或鹼處理就會變為單鏈狀態。單鏈dna就是指以這種狀態存在的dna。單鏈dna在分子流體力學性質、吸收光譜、鹼基反應性質等方面都和雙鏈dna不同。
某些噬菌體粒子內含有單鏈環狀的dna，這樣的噬菌體dna在細胞內增殖時則形成雙鏈dna。
閉環dna
閉環dna（closed circular dna）沒有斷口的雙鏈環狀dna，亦稱為超螺旋dna。由於具有螺旋結構的雙鏈各自閉合，結果使整個dna分子進一步旋曲而形成**結構。另外如果一條或二條鏈的不同部位上產生一個斷口，就會成為無旋曲的開環dna分子。
從細胞中提取出來的質粒或病毒dna都含有閉環和開環這二種分子。可根據兩者與色素結合能力的不同，而將兩者分離開來。
在基因組中，遺傳資訊儲存在稱為基因的dna序列中，這個遺傳資訊的傳遞由互補的含氮鹼基序列的存在得到保證。事實上，在轉錄過程中，遺傳資訊可以很容易地被轉錄到互補的rna鏈中（mrna）。mrna通過翻譯合成蛋白質。
或者，細胞可以通過稱為dna複製的過程簡單地複製遺傳資訊。
基因組結構
真核生物基因組dna位於細胞核內，線粒體和葉綠體內也有dna。原核生物dna被包裹在細胞質中不含細胞膜的不規則細胞器類核中[14] 。 遺傳資訊包含在基因中，基因是能夠影響生物體表型的遺傳單位。
每個基因含有開放閱讀框（能夠轉錄成rna的區域）和由啟動子和增強子組成的調節區。 在許多物種中，只有一小部分基因組序列可以被轉錄和翻譯。例如，人類基因組中只有1.
5%序列含有編碼蛋白質的外顯子，超過50%的人類基因組由重複的非編碼dna序列組成[15] 。在任何情況下，不編碼蛋白質的dna序列也可以轉錄成非編碼rna，參與基因表達的調控[16] 。 一些非編碼序列是對染色體的結構組成部分。
端粒和著絲粒區域通常含有非常少的基因，但對於染色體的功能和穩定性是必需的[17] 。
轉錄和翻譯
基因是含有能夠影響生物體表型特徵的遺傳資訊的dna序列。基因內的dna鹼基序列作為模板可以合成rna分子，在大多數情況下，rna分子被翻譯成多肽，最終稱為蛋白質。 將基因的核苷酸序列複製到rna鏈中的過程稱為轉錄，由rna聚合酶催化發生。
rna鏈有不同的命運：一些rna分子實際上具有結構（例如在核糖體內發現的那些rrna）或催化（如核酶）功能；絕大多數rna經歷成熟過程產生mrna，被翻譯成蛋白質。 翻譯過程發生在細胞質中，其中mrna與核糖體結合，並由遺傳密碼介導。
核糖體允許順序讀取mrna密碼子，有利於它們識別和與特定trna相互作用，這些trna攜帶對應於每個單個密碼子的氨基酸分子。
遺傳密碼
遺傳密碼是一組規則，將dna或rna序列以三個核苷酸為一組的密碼子轉譯為蛋白質的氨基酸序列，以用於蛋白質合成。密碼子由mrna上的三個核苷酸（例如acu，cag，uuu）的序列組成，每三個核苷酸與特定氨基酸相關。例如，三個重複的胸腺嘧啶（uuu）編碼苯丙氨酸。
使用三個字母，可以擁有多達64種不同的組合。由於有64種可能的三聯體和僅20種氨基酸，因此認為遺傳密碼是多餘的（或簡併的）：一些氨基酸確實可以由幾種不同的三聯體編碼。
但每個三聯體將對應於單個氨基酸。最後，有三個三聯體不編碼任何氨基酸，它們代表停止（或無意義）密碼子，分別是uaa，uga和uag 。
dna複製
dna複製是指dna雙鏈在細胞**以前進行的複製過程，複製的結果是一條雙鏈變成兩條一樣的雙鏈（如果複製過程正常的話），每條雙鏈都與原來的雙鏈一樣。這個過程是通過名為半保留複製的機制來得以順利完成的。複製可以分為以下幾個階段：
起始階段：解旋酶在區域性雙螺旋結構的dna分子為單鏈，引物酶辨認起始位點，以解開的一段dna為模板，按照5'到3'方向合成rna短鏈。形成rna引物。
dn**段的生成：在引物提供了3'-oh末端的基礎上，dna聚合酶催化dna的兩條鏈同時進行復制過程，由於複製過程只能由5'->3'方向合成，因此一條鏈能夠連續合成，另一條鏈分段合成，其中每一段短鏈成為岡崎片段（okazaki fragments）。
rna引物的水解：當dna合成一定長度後，dna聚合酶水解rna引物，補填缺口。
dna連線酶將dn**段連線起來，形成完整的dna分子。
最後dna新合成的片段在旋轉酶的幫助下重新形成螺旋狀。
希望我能幫助你解疑釋惑。
2樓：端坐霜天
直接搜尋深度神經網路，資料文獻很多
如何正確理解深度學習的概念
3樓：中公教育it優就業
簡單來說，機器學
抄習是實現
襲人工智慧的方法，深度學習bai是實現機器學習的du技術。機器zhi學習在實現人工智慧時中需要人dao工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化
舉個例子：通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確**具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。
4樓：夢逍遙
深度學習是人工智慧的應用
在深度學習中，dnn與dbn兩個網路有什麼區別
5樓：微笑之普利西亞
dnn 從名字上你就可以看出來，是深度神經網路，類比於淺層神經網路，內它的訓練方法也是bp，沒容有引入無監督的預訓練。隱層的啟用函式使用了 relu,改善了「梯度彌散」，通過正則化+dropout 改善了過擬合的現象，在輸出層 是softmax 作為啟用函式。目標函式是交叉熵。
他是一個 有監督的判別模型。
stacked denoised autoencoder (sda)深度學習結構，和dbn類似 使用 無監督的網路「堆疊」起來的，他有分層預訓練來尋找更好的引數，最後使用bp來微調網路。比dnn利用各種演算法來初始化權值矩陣，從經驗上來看是有幫助的。但是缺點也很明顯，每層的貪婪學習權值矩陣，也帶來了過長的訓練時間。
在大量的資料面前 dnn(relu)的效果已經不差於預訓練的深度學習結構了。最終dbn也是看成是「生成模型」。
**n 也沒有pre-train過程，訓練演算法也是用bp。 因為加入卷積 可以更好的處理2d資料，例如影象和語音。並且目前看來 相比其它網路有更好的表現。
dnn/dbn/sda 等都是處理1d的資料。
6樓：賈梓默
dnn 從名字上你就可
以看出bai來，是深度du神經網路，回類比於淺層神經網路，它zhi的訓練方法也是答bp，沒dao有引入無監督的預訓練。隱層的啟用函式使用了 relu,改善了「梯度彌散」，通過正則化+dropout 改善了過擬合的現象，在輸出層 是softmax 作為啟用函式。目標函式是交叉熵。
他是一個 有監督的判別模型。
stacked denoised autoencoder (sda)深度學習結構，和dbn類似 使用 無監督的網路「堆疊」起來的，他有分層預訓練來尋找更好的引數，最後使用bp來微調網路。比dnn利用各種演算法來初始化權值矩陣，從經驗上來看是有幫助的。但是缺點也很明顯，每層的貪婪學習權值矩陣，也帶來了過長的訓練時間。
在大量的資料面前 dnn(relu)的效果已經不差於預訓練的深度學習結構了。最終dbn也是看成是「生成模型」。
**n 也沒有pre-train過程，訓練演算法也是用bp。 因為加入卷積 可以更好的處理2d資料，例如影象和語音。並且目前看來 相比其它網路有更好的表現。
dnn/dbn/sda 等都是處理1d的資料。
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