深度学习网络结构教程

深度学习网络结构是构建深度学习模型的核心。以下是一些常见的深度学习网络结构及其特点。

常见网络结构

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • CNN 是处理图像数据的首选网络结构。
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   • CNN 通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。

2. 循环神经网络 (RNN)

   • RNN 适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。
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   • RNN 通过循环连接来处理序列中的依赖关系。

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • LSTM 是 RNN 的改进版本，能够更好地处理长序列数据。
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   • LSTM 通过引入门控机制来控制信息的流动。

4. 生成对抗网络 (GAN)

   • GAN 由生成器和判别器组成，用于生成高质量的图像。
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   • GAN 通过对抗训练来提高生成器的性能。

扩展阅读

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