深度学习网络架构教程

深度学习网络架构是构建高效神经网络的关键。以下是一些常用的深度学习网络架构：

常见网络架构

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • CNN 主要用于图像识别和图像处理。
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     CNN 架构

2. 循环神经网络 (RNN)

   • RNN 适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
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     RNN 架构

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • LSTM 是 RNN 的一个变种，能够更好地处理长序列数据。
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     LSTM 架构

4. 生成对抗网络 (GAN)

   • GAN 用于生成数据，如生成图像、音频等。
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     GAN 架构

5. Transformer

   • Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果，如机器翻译、文本摘要等。
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     Transformer 架构

扩展阅读

更多关于深度学习网络架构的信息，可以参考以下教程：

• 深度学习网络架构入门
• 神经网络基础