深度学习作为人工智能的一个重要分支，其网络结构图是理解深度学习原理的关键。以下是对几种常见深度学习网络结构的介绍。

1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构之一，特别适用于图像处理任务。其特点是具有局部感知野和参数共享机制。

  • 局部感知野：卷积层中的每个神经元只与其输入的一小部分进行交互，这有助于捕捉图像中的局部特征。
  • 参数共享：在卷积层中，同一特征的卷积核在整张图像上共享，这减少了模型的参数数量，提高了训练效率。

CNN结构图

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2. 循环神经网络（RNN）

循环神经网络适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。RNN的特点是具有循环连接，能够处理长距离依赖问题。

RNN结构图

深入了解RNN的工作原理

3. 生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络由生成器和判别器两部分组成，旨在生成逼真的数据样本。GAN在图像生成、语音合成等领域具有广泛的应用。

GAN结构图

探索GAN的奥秘

总结

本文介绍了深度学习中的三种常见网络结构：CNN、RNN和GAN。这些网络结构在各自的应用领域发挥着重要作用，为人工智能的发展提供了强大的支持。