神经网络架构概述
神经网络是人工智能领域的基础，而架构设计是构建高效、准确的神经网络的关键。以下是一些常见的神经网络架构：
常见神经网络架构
- 卷积神经网络 (CNN): 主要用于图像识别和处理。
- 循环神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据，如时间序列分析。
- 长短期记忆网络 (LSTM): RNN 的变体，能够更好地处理长序列数据。
- 生成对抗网络 (GAN): 用于生成数据，如图像或文本。
CNN 简介
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，特别适合于图像分析。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
CNN 架构图
深度学习资源
想要了解更多关于深度学习的内容，可以访问本站的 深度学习教程。
抱歉，您的请求不符合要求