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
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。
- 全连接神经网络
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。
- 卷积神经网络
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。
- 循环神经网络
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。
- 长短期记忆网络
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。
- 生成对抗网络
扩展阅读
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