深度学习模型架构概览

深度学习模型架构是构建神经网络的核心设计，不同架构适应不同任务需求。以下是常见类型与特点：

🧠 基础概念

模型架构定义神经网络的层级结构与连接方式，如：

• 全连接网络（FCN）：输入输出直接关联，适合结构化数据
• 卷积神经网络（CNN）：通过卷积核提取局部特征，常用于图像识别

🚀 常见架构分类

1. CNN：擅长处理网格状数据（如图片）
   • 特点：权重共享、局部感知
2. RNN：处理序列数据（如文本/时间序列）
   • 变体：LSTM、GRU解决长时依赖问题
3. Transformer：基于自注意力机制，适合长文本处理
   • 优势：并行计算、全局依赖建模

📚 应用场景延伸

• 计算机视觉：CNN架构是主流选择
• 自然语言处理：Transformer在BERT等模型中广泛应用
• 强烈推荐扩展阅读：模型训练流程 详解如何实现架构优化

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