神经网络架构教程

神经网络架构是构建深度学习模型的关键组成部分。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。
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    CNN 架构
• 循环神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据，如时间序列分析。
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    RNN 架构
• 长短期记忆网络 (LSTM): 一种特殊的 RNN，用于解决长序列依赖问题。
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    LSTM 架构
• Transformer: 用于自然语言处理，如机器翻译和文本摘要。
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    Transformer 架构

了解更多关于神经网络架构的细节，请访问深度学习教程。