高级模型架构

在深度学习领域，模型架构的复杂性不断增长。高级模型架构不仅提升了模型的表现，也为我们理解神经网络的工作原理提供了新的视角。以下是一些高级模型架构的特点和例子。

架构特点

• 层次化结构：高级模型通常包含多个层次，每个层次负责不同的特征提取。
• 模块化设计：模块化使得模型更容易扩展和维护。
• 正则化与归一化：使用Dropout、Batch Normalization等正则化方法来提高模型的泛化能力。
• 注意力机制：注意力机制可以帮助模型关注输入数据中最重要的部分。

例子

• 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别，如VGG、ResNet。
• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如LSTM、GRU。
• 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。

扩展阅读

想要深入了解高级模型架构，可以参考以下资源：

• 深度学习高级模型架构概述
• Transformer模型详解

CNN架构图

Transformer架构图