神经网络是人工智能领域的关键技术之一，它模拟人脑神经元的工作原理，通过大量的节点和连接进行数据的学习和处理。下面将介绍几种常见的神经网络架构。

常见神经网络架构

  1. 感知机（Perceptron）

    • 感知机是最早的人工神经网络模型之一，它可以进行简单的二分类任务。
    • 感知机

  2. 卷积神经网络（CNN）

    • CNN在图像识别和图像处理领域表现出色，它通过卷积层提取图像的特征。
    • 卷积神经网络

  3. 循环神经网络（RNN）

    • RNN擅长处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等。
    • 循环神经网络

  4. 长短期记忆网络（LSTM）

    • LSTM是RNN的一种改进版本，它可以有效解决RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。
    • 长短期记忆网络

  5. 生成对抗网络（GAN）

    • GAN由生成器和判别器组成，可以生成逼真的图像、音频等数据。
    • 生成对抗网络

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络架构的知识，可以参考以下链接：