深度学习基础（八）递归网络卷积网络结合 CNN＋RNN

RNN+CNN

两种网络的相同点

都是传统神经网络的拓展前向计算产生结果，反向传递模型更新每层神经网络可以多个神经元共存，纵向可以由多层连接

两种网络的不同点

RNN为时间拓展，CNN为空间拓展RNN用于时间上的连续状态输出，有记忆功能，CNN只能静态输出。高级CNN100+深度，RNN深度有限

组合的意义

大量信息同时存在空间特征：视频，图文相结合。

RNN+CNN应用

图片标注

图片标注升级——详细标注

densecap，使用目标探测+识别+标注的loss进行训练。

使用这种方式可以捕捉更多的细节信息。