概述
神经网络架构是深度学习模型的核心设计，决定了数据流动和特征提取方式。以下是主流架构类型及特点：
常见架构类型
CNN（卷积神经网络）
🖼️ 适用于图像处理，通过卷积层提取局部特征
查看CNN实例RNN（循环神经网络）
🔄 处理序列数据，具备记忆能力
了解RNN原理Transformer
🔄 通过自注意力机制处理长距离依赖
深入解析Transformer
架构设计原则
- 层级性：逐层抽象特征
- 参数共享：减少计算量
- 非线性激活：引入复杂表达能力
- 正则化：防止过拟合
实战案例
在图像分类任务中，CNN架构通常包含：
- 卷积层（Convolutional Layer）
- 池化层（Pooling Layer）
- 全连接层（Fully Connected Layer）
- Dropout层（防止过拟合）