🎉 神经网络架构研究指南 🎉

神经网络架构是深度学习领域的核心研究方向，以下为关键内容概览：

  1. 经典架构

    • CNN（卷积神经网络）
      CNN
      适用于图像处理，通过卷积层提取空间特征
    • RNN（循环神经网络）
      RNN
      处理序列数据，支持时间步长的动态计算
    • Transformer
      Transformer
      基于自注意力机制，革新自然语言处理范式

  2. 前沿方向

    • Vision Transformer (ViT)
      Vision_Transformer
      将Transformer应用于视觉任务
    • MoE（Mixture of Experts）
      Mixture_of_Experts
      通过专家混合提升模型扩展性

  3. 扩展阅读
    如需深入理解神经网络架构设计原则，可访问 /community/research/ai_papers/nn_design_principles 获取相关论文推荐。