神经网络架构

神经网络架构是人工智能领域中一个至关重要的组成部分，它决定了模型的学习能力和性能。以下是一些常见的神经网络架构：

• 卷积神经网络 (CNN)：常用于图像识别和处理。
• 循环神经网络 (RNN)：适用于处理序列数据，如自然语言处理。
• 长短期记忆网络 (LSTM)：RNN 的一种变体，能够更好地处理长期依赖问题。
• Transformer：一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉。

神经网络架构

更详细的内容，请参考我们的 神经网络基础教程。

• 卷积神经网络 (CNN)：常用于图像识别和处理。
• 循环神经网络 (RNN)：适用于处理序列数据，如自然语言处理。
• 长短期记忆网络 (LSTM)：RNN 的一种变体，能够更好地处理长期依赖问题。
• Transformer：一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉。

神经网络架构