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。
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。
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。
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。
5. 自编码器 (AutoEncoder)
用于无监督学习，擅长数据压缩与特征学习。
📌 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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