神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的工作原理，通过大量的神经元进行信息处理。以下是一些常见的神经网络架构及其特点：
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是处理图像识别和图像分类任务的常用神经网络架构。它具有以下特点：
- 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
- 池化层：降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 全连接层：将特征图转换为向量，用于分类。
CNN架构
循环神经网络（RNN）
循环神经网络（RNN）适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。它具有以下特点：
- 循环连接：允许信息在神经元之间传递。
- 门控机制：控制信息的流动。
RNN架构
长短时记忆网络（LSTM）
长短时记忆网络（LSTM）是RNN的一种改进，能够更好地处理长序列数据。它具有以下特点：
- 遗忘门：决定哪些信息需要被遗忘。
- 输入门：决定哪些新信息需要被存储。
- 输出门：决定哪些信息需要被输出。
LSTM架构
生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据。它具有以下特点：
- 生成器：生成与真实数据相似的数据。
- 判别器：判断生成数据是否真实。
GAN架构
总结
神经网络架构繁多，每种架构都有其独特的应用场景。了解这些架构的特点，有助于我们更好地选择合适的神经网络进行任务处理。