深度学习作为人工智能的核心领域,其技术种类繁多,以下是一些关键方向👇

1. 卷积神经网络 (CNN)

用于图像识别与处理,通过卷积层提取局部特征。

卷积神经网络
🔗 [了解更多CNN应用](/deep_learning/models)

2. 循环神经网络 (RNN)

适用于序列数据建模,如自然语言处理与时间序列预测。

循环神经网络
🔗 [探索RNN变体](/deep_learning/sequence)

3. 生成对抗网络 (GAN)

通过生成器与判别器的对抗训练,实现数据生成与风格迁移。

生成对抗网络
🔗 [扩展阅读:GAN原理](/deep_learning/generative)

4. Transformer 模型

基于自注意力机制,革新了自然语言处理与图像处理范式。

Transformer
🔗 [查看Transformer实战](/deep_learning/transformer)

5. 自编码器 (AutoEncoder)

用于无监督学习,擅长数据压缩与特征学习。

自编码器
🔗 [深入自编码器](/deep_learning/autoencoder)

📌 选择技术时需考虑

  • 数据特性(如图像/文本/时序)
  • 计算资源限制
  • 任务目标(分类、生成、推理等)

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