神经网络架构是机器学习领域的重要组成部分，它决定了模型的学习能力和性能。以下是一些常见的神经网络架构：
常见神经网络架构
- 全连接神经网络 (FCNN): 每个神经元都与其他所有神经元相连接。
- 卷积神经网络 (CNN): 适用于图像识别，具有局部感知能力和权值共享机制。
- 循环神经网络 (RNN): 适用于序列数据，能够处理时序信息。
- 生成对抗网络 (GAN): 用于生成数据，如图像或文本。
深度学习资源
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神经网络架构图
以下是一个神经网络架构的示例图：