神经网络架构

感知机 (Perceptron): 神经网络的基础，用于二分类问题。
多层感知机 (MLP): 在感知机的基础上增加了多个隐含层，可以处理更复杂的非线性问题。
卷积神经网络 (CNN): 专门用于图像识别和处理，具有局部感知和权值共享的特点。
循环神经网络 (RNN): 专门用于处理序列数据，如时间序列、文本等。

神经网络是人工智能领域中最核心的概念之一，它模拟了人脑的神经元结构，通过学习大量数据来提取特征和模式。以下是一些常见的神经网络架构：

感知机是最简单的神经网络模型，它只有一个输入层和一个输出层。它的作用是判断输入数据属于哪个类别。

多层感知机在感知机的基础上增加了多个隐含层，可以处理更复杂的非线性问题。每个隐含层都会对输入数据进行处理，并将结果传递到下一层。

卷积神经网络是专门用于图像识别和处理的一种神经网络。它具有局部感知和权值共享的特点，可以有效地提取图像特征。

循环神经网络是专门用于处理序列数据的一种神经网络。它可以记住之前的信息，并利用这些信息来预测未来的值。

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