欢迎进入高级神经网络的探索之旅！以下是关键概念与实践方向，助你深入理解深度学习的奥秘。
核心架构解析 🧩
卷积神经网络 (CNN)
- 专为图像处理设计，通过卷积层提取局部特征
- 📌 示例：图像分类实战
循环神经网络 (RNN)
- 处理序列数据（如文本、时间序列）的利器
- ⚠️ 注意梯度消失问题，可尝试LSTM/GRU变体
Transformer 模型
- 基于自注意力机制，革新自然语言处理领域
- 📚 深入阅读：Transformer 原理详解
进阶技巧 🚀
- 迁移学习：复用预训练模型加速开发（如PyTorch Hub）
- 正则化技术：Dropout、Batch Normalization 防止过拟合
- 分布式训练：多GPU/TPU协作提升效率（参考分布式框架指南）
实战应用 🌍
- 生成对抗网络 (GAN)：创作艺术与数据增强
- 强化学习：结合神经网络实现智能决策
- 图神经网络 (GNN)：处理非欧几里得数据（社交网络、分子结构）
🎯 挑战建议：尝试复现经典论文（如ResNet、BERT），或参与Kaggle竞赛磨炼技能！