從廣義上來說，NN（或是更美的DNN）確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。但是如果說DNN特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或是時間上的關聯。因此，如果一定要將DNN、CNN、RNN等進行對比，也未嘗不可。
其實，如果我們順著神經網路技術發展的脈絡，就很容易弄清這幾種網路結構發明的初衷，和他們之間本質的區別。神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫
感知機
（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。
早期感知機的推動者是Rosenblatt。（扯一個不相關的：由於計算技術的落後，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…），但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍複雜一些的函數都無能為力（比如最為典型的“異或”操作）。
連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什麼實際用途麼o(╯□╰)o 隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）發明的
多層感知機
（multilayer perceptron）克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機。我們看一下多層感知機的結構：
圖1 上下層神經元全部相連的神經網路——多層感知機
多層感知機可以擺脫早期離散傳輸函數的束縛，使用sigmoid或tanh等連續函數模擬神經元對激勵的響應，在訓練演算法上則使用Werbos發明的反向傳播BP演算法。
對，這貨就是我們現在所說的
神經網路NN
——神經網路聽起來不知道比感知機高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）很重要! 多層感知機解決了之前無法類比異或邏輯的缺陷，同時更多的層數也讓網路更能夠刻畫現實世界中的複雜情形。
相信年輕如Hinton當時一定是春風得意。多層感知機給我們帶來的啟示是，
神經網路的層數直接決定了它對現實的刻畫能力
——利用每層更少的神經元擬合更加複雜的函數
[1]
。（Bengio如是說：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.）
即便大牛們早就預料到神經網路需要變得更深，但是有一個夢魘總是縈繞左右。隨著神經網路層數的加深，
優化函數越來越容易陷入局部最優解
，並且這個“陷阱”越來越偏離真正的全域最優。利用有限資料訓練的深層網路，性能還不如較淺層網路。
同時，另一個不可忽略的問題是隨著網路層數增加，
“梯度消失”現象更加嚴重
。具體來說，我們常常使用sigmoid作為神經元的輸入輸出函數。對於幅度為1的信號，在BP反向傳播梯度時，每傳遞一層，梯度衰減為原來的0.25。層數一多，梯度指數衰減後低層基本上接受不到有效的訓練信號。
2006年，Hinton利用預訓練方法緩解了局部最優解問題，將隱含層推動到了7層
[2]
，神經網路真正意義上有了“深度”，由此揭開了深度學習的熱潮。這裡的“深度”並沒有固定的定義——在語音辨識中4層網路就能夠被認為是“較深的”，而在圖像識別中20層以上的網路屢見不鮮。
為了克服梯度消失，ReLU、maxout等傳輸函數代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。單從結構上來說，
全連接的DNN和圖1的多層感知機是沒有任何區別的
。值得一提的是，去年出現的高速公路網路(highway network)和深度殘差學習（deep residual learning）進一步避免了梯度消失，網路層數達到了前所未有的一百多層（深度殘差學習：152層）
[3,4]
!
具體結構大家可自行搜索瞭解。如果你之前在懷疑是不是有很多方法打上了“深度學習”的噱頭，這個結果真是深得讓人心服口服。
圖2 縮減版的深度殘差學習網路，僅有34層，終極版有152層
如圖1所示，我們看到
全連接DNN的結構裡下層神經元和所有上層神經元都能夠形成連接
，帶來的潛在問題是
參數數量的膨脹
。假設輸入的是一幅圖元為1K*1K的圖像，隱含層有1M個節點，光這一層就有10^12個權重需要訓練，這不僅容易過擬合，而且極容易陷入局部最優。
另外，圖像中有固有的局部模式（比如輪廓、邊界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，顯然應該將影像處理中的概念和神經網路技術相結合。此時我們可以祭出題主所說的卷積神經網路CNN。對於CNN來說，並不是所有上下層神經元都能直接相連，而是
通過“卷積核”作為仲介。同一個卷積核在所有圖像內是共用的，圖像通過卷積操作後仍然保留原先的位置關係
。
兩層之間的卷積傳輸的示意圖如下：
圖3 卷積神經網路隱含層
通過一個例子簡單說明卷積神經網路的結構。假設圖3中m-1=1是輸入層，我們需要識別一幅彩色圖像，這幅圖像具有四個通道ARGB（透明度和紅綠藍，對應了四幅相同大小的圖像），假設卷積核大小為100*100，共使用100個卷積核w1到w100(從直覺來看，每個卷積核應該學習到不同的結構特徵)。
用w1在ARGB圖像上進行卷積操作，可以得到隱含層的第一幅圖像;這幅隱含層圖像左上角第一個圖元是四幅輸入圖像左上角100*100區域內圖元的加權求和，以此類推。
同理，算上其他卷積核，隱含層對應100幅“圖像”。每幅圖像對是對原始圖像中不同特徵的回應。按照這樣的結構繼續傳遞下去。CNN中還有max-pooling等操作進一步提高魯棒性。
圖4 一個典型的卷積神經網路結構
注意到最後一層實際上是一個全連接層，在這個例子裡，我們注意到
輸入層到隱含層的參數瞬間降低到了100*100*100=10^6個
！這使得我們能夠用已有的訓練資料得到良好的模型。題主所說的適用於圖像識別，正是由於
CNN模型限制參數了個數並挖掘了局部結構的這個特點
。順著同樣的思路，利用語音語譜結構中的局部資訊，CNN照樣能應用在語音辨識中。
全連接的DNN還存在著另一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而，
樣本出現的時間順序對於自然語言處理、語音辨識、手寫體識別等應用非常重要
。對了適應這種需求，就出現了大家所說的另一種神經網路結構——迴圈神經網路RNN。
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在普通的全連接網路或CNN中，每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被成為前向神經網路(Feed-forward Neural Networks)。而在
RNN中，神經元的輸出可以在下一個時間戳記直接作用到自身
，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了(i-1)層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在(m-1)時刻的輸出！表示成圖就是這樣的：
圖5 RNN網路結構
我們可以看到在隱含層節點之間增加了互連。為了分析方便，我們常將RNN在時間上進行展開，得到如圖6所示的結構：
圖6 RNN在時間上進行展開
Cool，
（t+1）時刻網路的最終結果O（t+1）是該時刻輸入和所有歷史共同作用的結果
！這就達到了對時間序列建模的目的。 不知題主是否發現，RNN可以看成一個在時間上傳遞的神經網路，它的深度是時間的長度!正如我們上面所說，
“梯度消失”現象又要出現了，只不過這次發生在時間軸上
。
對於t時刻來說，它產生的梯度在時間軸上向歷史傳播幾層之後就消失了，根本就無法影響太遙遠的過去。因此，之前說“所有歷史”共同作用只是理想的情況，在實際中，這種影響也就只能維持若干個時間戳記。
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為了解決時間上的梯度消失，機器學習領域發展出了
長短時記憶單元LSTM，通過門的開關實現時間上記憶功能，並防止梯度消失
，一個LSTM單元長這個樣子：
圖7 LSTM的模樣
除了目前提到的三種網路，以及我之前提到的深度殘差學習、LSTM外，深度學習還有許多其他的結構。舉個例子，RNN既然能繼承歷史資訊，是不是也能吸收點未來的資訊呢？
因為在序列信號分析中，如果我能預知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了
雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的資訊
。
圖8 雙向RNN
事實上，
不論是哪種網路，他們在實際應用中常常都混合著使用，比如CNN和RNN在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網路到底屬於哪個類別
。不難想像隨著深度學習熱度的延續，更靈活的組合方式、更多的網路結構將被發展出來。
儘管看起來千變萬化，但研究者們的出發點肯定都是為了解決特定的問題。如果想進行這方面的研究，不妨仔細分析一下這些結構各自的特點以及它們達成目標的手段。
入門的話可以參考：
Ng寫的Ufldl：
UFLDL教程 – Ufldl
也可以看Theano內自帶的教程，例子非常具體：
Deep Learning Tutorials
歡迎大家繼續推薦補充。
參考文獻：
[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. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006, 313(5786):504-507.
[3] He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.
[4] Srivastava R K, Greff K, Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.
雷鋒網按：本文來自於知乎
科研君
的
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。