深度学习模型是人工智能领域的重要工具，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音分析等场景。以下是几类核心模型的简要介绍：

📚 常见模型类型

  • 卷积神经网络 (CNN)
    专为处理网格数据（如图像）设计，通过卷积层提取局部特征。

    CNN
    [点击了解CNN在图像处理中的应用](/image_processing_with_cnn)

  • 循环神经网络 (RNN)
    适用于序列数据（如时间序列、文本），具备记忆能力。

    RNN
    [探索RNN与序列建模](/sequence_modeling_with_rnn)

  • Transformer 模型
    基于自注意力机制，擅长处理长距离依赖问题。

    Transformer
    [深入解析Transformer架构](/transformer_architecture)

  • 生成对抗网络 (GAN)
    通过生成器与判别器的对抗训练生成高质量数据。

    GAN
    [实践GAN图像生成项目](/gan_image_generation)

🌐 扩展学习

如需进一步了解深度学习模型的训练技巧或最新研究进展，可访问：
深度学习模型训练指南
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