神经网络架构是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到多种不同的网络结构，每种结构都有其独特的应用场景和优势。以下是一些常见的神经网络架构及其特点：
常见神经网络架构
- 卷积神经网络 (CNN): 适用于图像识别、图像分类等领域。
- 循环神经网络 (RNN): 适用于序列数据处理，如语言模型、机器翻译等。
- 长短期记忆网络 (LSTM): RNN 的一种改进，解决了 RNN 在长序列数据上的梯度消失问题。
- 生成对抗网络 (GAN): 用于生成数据，如图像、文本等。
卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其特点是使用卷积层来提取图像的特征。以下是一些 CNN 的关键组成部分：
- 卷积层: 用于提取图像的特征。
- 池化层: 用于降低图像的分辨率，同时保留重要的特征。
- 全连接层: 用于对提取的特征进行分类。
CNN 图解
循环神经网络 (RNN)
循环神经网络是一种处理序列数据的神经网络，其特点是具有循环结构。以下是一些 RNN 的关键组成部分：
- 隐藏层: 用于存储序列中的信息。
- 循环连接: 用于将隐藏层的信息传递到下一个时间步。
RNN 图解
长短期记忆网络 (LSTM)
LSTM 是 RNN 的一种改进，它通过引入门控机制来解决 RNN 在长序列数据上的梯度消失问题。
LSTM 图解
生成对抗网络 (GAN)
生成对抗网络由生成器和判别器两部分组成，生成器用于生成数据，判别器用于判断生成的数据是否真实。
GAN 图解
扩展阅读
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