本文将介绍神经网络的基本架构，包括常见的层和结构。神经网络是深度学习的基础，理解其架构对于深入学习非常重要。

神经网络层

神经网络主要由以下几种层组成：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
  • 输出层：输出最终结果。

隐藏层类型

  • 全连接层：每个神经元都与前一层的所有神经元相连。
  • 卷积层：常用于图像处理，能够自动提取局部特征。
  • 循环层：用于处理序列数据，如时间序列或自然语言。

神经网络结构

神经网络的结构多种多样，以下是一些常见的结构：

  • 全连接神经网络：最简单的结构，所有层都是全连接的。
  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种，能够学习长期依赖关系。

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下文章：

神经网络结构图