深度学习基础：模型结构详解 🧠

深度学习模型的结构是理解其工作原理的核心。以下是几种常见的模型类型及特点：

1. 全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）

• 特点：每一层的神经元与前一层全部连接，适合处理结构化数据
• 应用场景：图像分类、回归问题等
• 示例图：

👉 [了解更多全连接网络原理](/Technology_Tutorials/Deep_Learning_Basics/Model_Structures/Principles)

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

• 特点：通过卷积核提取局部特征，参数共享减少计算量
• 应用场景：图像识别、目标检测
• 示例图：

💡 [查看CNN在图像处理中的应用](/Technology_Tutorials/Deep_Learning_Basics/Model_Structures/Examples)

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）

• 特点：具有记忆能力，适合序列数据（如时间序列、文本）
• 应用场景：机器翻译、情感分析
• 示例图：

📈 [探索RNN与序列建模](/Technology_Tutorials/Deep_Learning_Basics/Model_Structures/Sequences)

4. Transformer模型

• 特点：基于自注意力机制，处理长距离依赖
• 应用场景：自然语言处理（NLP）、语音识别
• 示例图：

🌐 [了解Transformer的架构细节](/Technology_Tutorials/Deep_Learning_Basics/Model_Structures/Transformer)

📚 扩展学习：建议结合 模型优化技巧 深入理解不同结构的适用场景。