深度学习架构是构建深度学习模型的基础，它决定了模型的结构、性能和效率。以下是一些常见的深度学习架构：

常见架构

  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、图像分类等任务。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如语言模型、时间序列分析等。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够更好地处理长序列数据。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据，如生成逼真的图像或音频。

实践案例

以下是一个关于CNN架构的实践案例：

  • 输入：图像数据
  • 输出：图像分类结果
  • 网络结构：卷积层、池化层、全连接层

CNN架构示例

扩展阅读

更多关于深度学习架构的资料，您可以访问深度学习架构教程。

深度学习架构是一个不断发展的领域，了解和掌握这些架构对于深入研究深度学习至关重要。