1. 网络结构基础概念
深度学习网络由多层神经元堆叠而成，常见类型包括：
🧩 全连接网络（Feedforward Neural Network）
- 每个神经元与前一层所有神经元相连
- 适用于简单的分类任务（如手写数字识别）
- 点击查看示例
🧩 卷积网络（Convolutional Neural Network）
- 通过卷积核提取局部特征（如图像处理）
- 参数共享与池化操作降低计算量
🧩 循环网络（Recurrent Neural Network）
- 支持序列数据处理（如自然语言、时间序列）
- 通过循环机制保留历史信息
2. 核心结构对比
| 结构类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| CNN | 局部感知、权值共享 | 图像识别、视频分析 |
| RNN | 序列建模、记忆能力 | 语音处理、文本生成 |
| GAN | 生成对抗框架 | 图像生成、风格迁移 |
3. 扩展学习路径
- 📚 深度学习框架详解
- 🧠 神经网络激活函数原理
- 🛠 实战：构建你的第一个神经网络
通过理解不同网络结构的特性，可以更好地选择适合任务的模型设计！