在这个路径 /community/course/307/books/neural-networks-and-deep-learning/example 中，我们将探讨神经网络与深度学习的一些示例。

示例一：卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别任务中非常有效的神经网络架构。以下是一个简单的CNN示例：

  • 输入层：接收图像数据。
  • 卷积层：提取图像特征。
  • 池化层：降低特征的空间维度。
  • 全连接层：进行分类。

CNN结构图

示例二：循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）适用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。以下是一个简单的RNN示例：

  • 输入层：接收序列数据。
  • 隐藏层：包含循环连接，用于处理序列中的依赖关系。
  • 输出层：生成序列的预测。

RNN结构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络与深度学习的内容，请访问我们的深度学习教程。

注意：以上内容仅为示例，实际应用中可能需要根据具体任务进行调整。