神经网络架构

神经网络架构是构建深度学习模型的核心部分，它决定了模型如何处理和解释数据。以下是一些常见的神经网络架构：

常见神经网络架构

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • 适用于图像识别、图像分类和图像分割。
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     CNN 架构

2. 循环神经网络 (RNN)

   • 适用于序列数据处理，如自然语言处理。
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     RNN 架构

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • 一种特殊的 RNN，能够处理长期依赖问题。
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     LSTM 架构

4. 生成对抗网络 (GAN)

   • 用于生成数据，如图像和文本。
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     GAN 架构

5. Transformer

   • 用于自然语言处理，如机器翻译和文本摘要。
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     Transformer 架构

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络架构的信息，可以访问以下链接：

• 深度学习教程
• 神经网络架构论文

希望这些信息能帮助您更好地理解神经网络架构！