神经网络架构

神经网络架构是深度学习中至关重要的部分，它决定了模型的结构和功能。在本教程中，我们将探讨神经网络的不同架构以及它们的应用。

网络架构类型

神经网络架构多种多样，以下是一些常见的类型：

• 全连接神经网络（FCNN）：这是最简单的神经网络架构，每个神经元都连接到其他所有神经元。
• 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和图像处理任务，能够自动学习和提取图像特征。
• 循环神经网络（RNN）：适合处理序列数据，如时间序列分析或自然语言处理。

CNN 架构

以下是一个简单的 CNN 架构示例：

• 输入层：接收图像数据。
• 卷积层：提取图像特征。
• 池化层：降低特征的空间维度。
• 全连接层：将特征转换为类别标签。

CNN 架构

RNN 架构

以下是一个简单的 RNN 架构示例：

• 输入层：接收序列数据。
• 隐藏层：保存序列的状态。
• 输出层：生成预测结果。

RNN 架构

扩展阅读

想要更深入地了解神经网络架构？请阅读以下教程：

• 神经网络基础教程
• 深度学习入门指南

希望这些内容能够帮助您更好地理解神经网络架构！