神经网络架构是深度学习领域的关键部分，它定义了神经网络的结构和连接方式。以下是一些常见的神经网络架构：

  • 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，如自然语言处理。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): 是 RNN 的一个变种，可以学习长期依赖。

图像示例

以下是 CNN 的一个简单示例：

CNN

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总结

神经网络架构是深度学习的基础，掌握不同架构的特点和应用场景对于深入研究深度学习至关重要。