神经网络架构是一个复杂且多层次的系统，它通过模仿人脑的结构和功能来处理数据。以下是一些常见的神经网络架构：
层次结构
- 输入层 (Input Layer): 接收输入数据，如图片、文本等。
- 隐藏层 (Hidden Layers): 包含多个神经元，用于提取特征和进行计算。
- 输出层 (Output Layer): 生成最终的输出，如分类、回归结果等。
常见架构
- 全连接神经网络 (FCNN): 每个输入节点都与每个输出节点全连接。
- 卷积神经网络 (CNN): 用于图像识别和处理，具有局部感知和权重共享的特性。
- 循环神经网络 (RNN): 用于处理序列数据，如时间序列分析、语言模型等。
深度学习与神经网络
深度学习是神经网络的一种，它通过多层神经网络来学习数据的高级特征。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。
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