神经网络作为机器学习的核心技术之一，其架构设计直接影响模型性能。以下是常见架构类型及特点：
1. 全连接网络（Fully Connected Network）
- 结构：每层神经元与前一层所有神经元相连
- 应用场景：适用于结构化数据（如表格数据）
2. 卷积网络（Convolutional Neural Network, CNN）
- 优势：通过卷积核提取局部特征，减少参数数量
- 典型应用：图像识别、计算机视觉
3. 循环网络（Recurrent Neural Network, RNN）
- 特点：具备记忆能力，适合序列数据
- 改进版本：LSTM、GRU 解决梯度消失问题
4. 自编码器（Autoencoder）
- 用途：无监督学习，用于数据压缩与降维
- 核心组件：编码器 + 解码器
扩展阅读
如需深入了解深度学习框架实践，可参考：
/Community/Technology_Tutorials/Machine_Learning/Deep_Learning_Frameworks.md
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