深度学习中的神经网络架构是构建智能系统的基础。以下是一些常见的神经网络架构及其特点。
常见神经网络架构
卷积神经网络 (CNN)
- 适用于图像识别和处理。
- 特点：卷积层、池化层、全连接层。
循环神经网络 (RNN)
- 适用于序列数据处理，如自然语言处理。
- 特点：循环连接、隐藏状态。
长短期记忆网络 (LSTM)
- RNN的一种变体，用于处理长期依赖问题。
- 特点：门控机制。
生成对抗网络 (GAN)
- 用于生成数据，如图像、音频等。
- 特点：生成器和判别器。
Transformer
- 适用于自然语言处理，如机器翻译。
- 特点：自注意力机制。
神经网络架构学习资源
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深度学习神经网络架构