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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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


抱歉,您的请求不符合要求