神经网络架构概述

神经网络架构是深度学习中至关重要的组成部分，它决定了模型的结构和性能。以下是一些常见的神经网络架构：

• 卷积神经网络 (CNN): 主要用于图像识别和处理，例如在图像分类和目标检测任务中。
• 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。
• 长短期记忆网络 (LSTM): 是 RNN 的一个变体，能够更好地处理长序列数据。

神经网络架构示例

常见神经网络架构

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • 卷积层：用于提取图像特征。
   • 池化层：用于降低特征图的维度。
   • 全连接层：用于分类或回归任务。

2. 循环神经网络 (RNN)

   • 隐藏层：用于存储状态信息。
   • 输出层：用于生成输出序列。

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • 遗忘门：用于控制信息的流动。
   • 单元门：用于更新单元状态。
   • 输出门：用于生成输出。

更多关于神经网络架构的详细内容，请参阅深度学习基础。