神经网络架构详解 🧠

神经网络是机器学习的核心工具之一，其架构设计直接影响模型性能。以下是常见架构类型及特点：

1. 全连接神经网络 (Fully Connected Network)

• 结构：每一层的神经元与前一层全部连接
• 应用场景：基础分类任务、图像识别（需配合卷积层）

👉 [点击了解全连接网络原理](/tutorial/fully_connected_network)

2. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)

• 结构：使用卷积核提取局部特征
• 应用场景：图像处理、计算机视觉

🖼️ [查看卷积操作可视化示例](/tutorial/convolution_operation)

3. 循环神经网络 (Recurrent Neural Network)

• 结构：包含循环连接，处理序列数据
• 应用场景：自然语言处理、时间序列预测

🗣️ [探索RNN在语言模型中的应用](/community/ml-forum/applications/language-models)

4. Transformer 架构

• 结构：基于自注意力机制，平行处理序列
• 应用场景：机器翻译、文本生成

🌐 [深入解析Transformer机制](/tutorial/transformer_architecture)

5. 其他特殊架构

• 生成对抗网络 (GAN)：包含生成器与判别器的对抗结构
• 自编码器 (Autoencoder)：用于无监督学习的编码-解码框架
• 图神经网络 (GNN)：处理图结构数据的创新模型

如需进一步学习，请参考 机器学习架构分类指南 获取完整资料。