深度学习模型架构是人工智能领域中的一个重要研究方向，它涉及到多种模型结构和设计原则。以下是一些常见的深度学习模型架构：

1. 卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种用于图像识别、分类和处理的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。

  • 卷积层：用于提取图像的特征。
  • 池化层：用于降低特征图的维度，减少计算量。
  • 全连接层：用于对提取的特征进行分类。

CNN架构图

2. 循环神经网络 (RNN)

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种处理序列数据的深度学习模型。它通过循环连接来处理序列中的时序信息。

  • 隐藏层：用于存储序列信息。
  • 循环连接：允许信息在序列中流动。

RNN架构图

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是RNN的一种变体，它通过引入门控机制来解决RNN的长期依赖问题。

  • 遗忘门：决定哪些信息应该被遗忘。
  • 输入门：决定哪些新信息应该被存储。
  • 输出门：决定哪些信息应该被输出。

LSTM架构图

4. 注意力机制 (Attention Mechanism)

注意力机制是一种用于序列模型的深度学习技术，它可以帮助模型关注序列中的关键部分。

  • 注意力层：用于计算序列中每个元素的重要性。
  • 加权求和：将注意力权重与序列元素相乘，得到最终的输出。

注意力机制架构图

更多资源

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