神经网络架构概述

神经网络架构是深度学习模型的骨架，决定了数据如何流动和处理。以下是几种经典架构类型：

常见架构类型

• 卷积神经网络 (CNN)
  适用于图像识别，通过卷积层提取局部特征

  

• 循环神经网络 (RNN)
  专为序列数据设计，如时间序列或自然语言

  

• Transformer
  基于自注意力机制，广泛用于自然语言处理

  

应用场景

• 图像分类（CNN）
• 机器翻译（Transformer）
• 语音识别（RNN）

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