🧠 神经网络架构课程

欢迎来到神经网络架构专题课程！本课程将带你了解深度学习的核心结构设计原理与应用。🧠

常见架构类型

• 全连接网络 (Fully Connected Network)
  基础的神经网络结构，每个神经元与前一层所有神经元相连。

  

• 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)
  专为处理网格数据（如图像）设计，通过卷积核提取局部特征。

  

• 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)
  支持序列数据处理，具有记忆能力，常用于自然语言处理。

  

学习建议

1. 从基础概念入手，理解激活函数与损失函数的作用
2. 通过实践项目深化对不同架构的理解
3. 参考 深度学习基础课程 获取更全面的知识体系

需要进一步学习可以访问 神经网络进阶专题 了解更复杂的技术细节 🚀