深度学习作为人工智能的核心领域，已广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等场景。以下为关键内容概览：

📚 常见模型架构

  • 卷积神经网络 (CNN)

    卷积神经网络
    专为处理网格数据设计，如图像和视频，通过卷积层提取局部特征。

  • 循环神经网络 (RNN)

    循环神经网络
    适合序列数据建模，如时间序列预测和文本生成。

  • Transformer 模型

    Transformer_模型
    基于自注意力机制，革新了自然语言处理任务的处理方式。

🌍 应用场景示例

领域 演示示例 相关技术
计算机视觉 图像分类、目标检测 CNN、YOLO、ResNet
自然语言处理 文本生成、机器翻译 Transformer、BERT
语音识别 语音转文字、情感分析 RNN、CTC、Attention

🧩 实践建议

  1. 从经典案例入手，如MNIST手写数字识别
  2. 使用开源框架（如TensorFlow/PyTorch）进行实验
  3. 参考 深度学习实战教程 深入学习

📌 提示：点击上方图片可查看对应模型的可视化结构，建议结合代码示例加深理解。