神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习大量数据来提取特征和模式。以下是一些神经网络架构的教程，帮助您更好地理解这一领域。

常见神经网络架构

  1. 卷积神经网络 (CNN) CNN 是图像识别和处理的常用神经网络架构。它通过卷积层提取图像特征，并通过池化层降低特征的空间维度。

    CNN 架构

  2. 循环神经网络 (RNN) RNN 适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。它能够捕捉序列中的长期依赖关系。

    RNN 架构

  3. 长短期记忆网络 (LSTM) LSTM 是 RNN 的一个变种，能够更好地处理长期依赖问题。

    LSTM 架构

  4. 生成对抗网络 (GAN) GAN 由生成器和判别器组成，用于生成高质量的图像、音频等数据。

    GAN 架构

学习资源

如果您想深入了解神经网络架构，以下是一些推荐的学习资源：

希望这些教程能帮助您更好地理解神经网络架构！🎓