神经网络结构是深度学习中至关重要的组成部分。它决定了模型如何处理和转换数据，以实现预测或分类等任务。以下是一些常见的神经网络结构：

常见神经网络结构

  • 全连接神经网络 (FCNN): 最早的神经网络结构之一，所有神经元之间都是全连接的。
  • 卷积神经网络 (CNN): 特别适用于图像识别和处理，因为它能够自动从图像中提取特征。
  • 循环神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): RNN的一种变体，能够更好地处理长期依赖问题。

神经网络结构图

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总结

神经网络结构的选择取决于具体的应用场景和数据类型。通过合理设计神经网络结构，我们可以构建出更强大的机器学习模型。