神经网络已经从基本的感知器发展到复杂的架构，以下是一些高级神经网络架构的介绍。

1. 卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络在图像识别和图像处理领域取得了巨大成功。它们通过卷积层和池化层来提取图像特征。

  • 卷积层：用于提取图像中的局部特征。
  • 池化层：降低特征图的维度，减少计算量。

![CNN 架构](https://cloud-image.ullrai.com/q/Convolutional_Neural_Network Architecture/)

更多关于 CNN 的内容，请访问本站的 CNN 教程。

2. 循环神经网络 (RNN)

循环神经网络适用于序列数据处理，如时间序列分析、文本生成等。

  • 循环层：允许信息在神经网络中“流动”，即前一时间步的输出会影响到后续的输出。

RNN 架构

想要了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读 RNN 教程。

3. 生成对抗网络 (GAN)

生成对抗网络由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据。

  • 生成器：尝试生成数据以欺骗判别器。
  • 判别器：判断数据是真实还是生成。

GAN 架构

本站提供了 GAN 教程 以供学习。

4. Transformer

Transformer 架构在自然语言处理领域取得了突破性进展。

  • 自注意力机制：允许模型关注序列中的任意位置。
  • 编码器-解码器结构：用于翻译、文本摘要等任务。

Transformer 架构

更多关于 Transformer 的内容，请参考 Transformer 教程。