神经网络作为一种强大的机器学习模型，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。本文将详细介绍神经网络架构的相关内容。
神经网络的基本结构
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息，并将处理结果传递给下一个神经元。神经网络的基本结构如下：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行初步处理。
- 输出层：输出最终结果。
常见的神经网络架构
- 全连接神经网络（FCNN）：每个神经元都与输入层和输出层中的所有神经元相连。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别等任务，具有局部感知和权值共享的特性。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如语言模型、机器翻译等。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种改进，能够处理长期依赖问题。
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卷积神经网络（CNN）结构图：
循环神经网络（RNN）结构图：