神经网络架构是深度学习领域的关键组成部分，它决定了模型的学习能力和性能。本文将为您介绍神经网络架构的基本概念、常见架构以及如何进行架构设计。

基本概念

神经网络架构主要包括以下几个部分：

  • 输入层：接收原始数据，例如图像、文本或数值。
  • 隐藏层：由多个神经元组成，负责特征提取和变换。
  • 输出层：根据隐藏层的结果，输出最终的预测结果。

常见架构

以下是一些常见的神经网络架构：

  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、物体检测等任务。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像、音频等数据。

架构设计

设计神经网络架构时，需要考虑以下因素：

  • 数据类型：根据数据类型选择合适的网络架构。
  • 任务目标：明确任务目标，如分类、回归等。
  • 计算资源：根据计算资源限制，选择合适的网络复杂度。

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络架构的知识，可以阅读以下文章：

神经网络架构图