常见神经网络架构类型
以下为经典神经网络架构分类，适合不同任务场景：
1. 全连接网络 (Fully Connected Network)
- 基础结构：所有神经元互连
- 适用场景：小规模数据分类
2. 卷积神经网络 (CNN)
- 特点：局部感知 + 权重共享
- 应用领域：图像识别（如卷积网络详解）
3. 循环神经网络 (RNN)
- 优势：处理序列数据
- 变体：LSTM、GRU（推荐阅读循环网络进阶）
4. Transformer 架构
- 核心：自注意力机制
- 优势：并行计算 + 长距离依赖建模
架构选择建议
| 任务类型 | 推荐架构 | 优势 |
|---|---|---|
| 图像处理 | CNN | 局部特征提取 |
| 自然语言处理 | Transformer | 长序列建模 |
| 时间序列预测 | RNN/LSTM | 时序依赖关系 |
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