深度学习网络是构建深度学习模型的核心，它由多个层组成，每个层都负责从输入数据中提取特征。以下是一些常见的深度学习网络结构：

  • 全连接网络（FCN）：最简单的深度学习网络，所有层都是全连接的。
  • 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务，通过卷积层提取图像特征。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。

深度学习网络结构

全连接网络（FCN）

全连接网络是最简单的深度学习网络，每个神经元都与输入层和输出层的所有神经元相连。以下是一个简单的全连接网络示例：

  • 输入层：包含输入数据的特征。
  • 隐藏层：包含多个神经元，用于提取特征。
  • 输出层：包含预测结果。

全连接网络结构

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）特别适用于图像识别任务。它通过卷积层提取图像特征，并使用池化层降低特征的空间维度。

卷积神经网络结构

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）适用于序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。它通过循环连接实现长期依赖关系的学习。

循环神经网络结构

长短期记忆网络（LSTM）

长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。它通过引入门控机制，有效地控制信息的流动。

长短期记忆网络结构

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