深度学习模型架构是理解神经网络运作的核心。以下为常见架构类型及特点：
1. 全连接网络（Fully Connected Network）
- 基础结构：所有神经元互连
- 适用场景：小规模数据集分类
2. 卷积神经网络（CNN）
- 特点：通过卷积核提取空间特征
- 优势：擅长图像处理任务
3. 循环神经网络（RNN）
- 特性：处理序列数据的时序依赖
- 变体：LSTM/GRU等改进版本
4. Transformer 架构
- 创新点：自注意力机制（Self-Attention）
- 优势：并行计算效率高
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