深度学习中的神经网络案例

神经网络是深度学习中最核心的部分，它模仿人脑的神经元结构，通过调整权重来学习数据中的特征。以下是一些常见的神经网络案例：

• 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别、图像分类等任务。例如，可以使用CNN来识别猫和狗。

  

• 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。

  

• 生成对抗网络（GAN）：可以生成逼真的图像、音频等数据。例如，可以使用GAN生成逼真的人脸图像。

  

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