神经网络架构教程

神经网络是机器学习领域的重要组成部分，它们在图像识别、自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将为您介绍几种常见的神经网络架构。

常见神经网络架构

1. 全连接神经网络 (FCNN)

   • 全连接神经网络是最基础的神经网络架构，每个神经元都与输入层的所有神经元相连。
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     全连接神经网络

2. 卷积神经网络 (CNN)

   • 卷积神经网络在图像识别领域表现优异，它通过卷积层提取图像特征。
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     卷积神经网络

3. 循环神经网络 (RNN)

   • 循环神经网络适合处理序列数据，如时间序列、文本等。
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     循环神经网络

4. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • 长短期记忆网络是循环神经网络的一种变体，能够更好地处理长序列数据。
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     长短期记忆网络

5. 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。
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     生成对抗网络

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络的知识，可以访问本站的 神经网络教程。

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