模型架构是机器学习模型的核心，它决定了模型如何处理数据和进行预测。以下是一些常见的模型架构：
- 全连接神经网络 (FCNN)
- 卷积神经网络 (CNN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆网络 (LSTM)
- Transformer
更多关于神经网络结构的介绍，请参考神经网络基础。
全连接神经网络 (FCNN)
全连接神经网络是最简单的神经网络结构，其中每个输入节点都与每个输出节点相连接。
- 优点：易于理解和实现。
- 缺点：参数数量多，容易过拟合。
卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络常用于图像识别和图像处理任务。
- 优点：能够自动提取图像特征。
- 缺点：需要大量数据训练。
卷积神经网络
循环神经网络 (RNN)
循环神经网络常用于处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等。
- 优点：能够处理序列数据。
- 缺点：难以处理长序列数据。
长短期记忆网络 (LSTM)
长短期记忆网络是循环神经网络的一种，能够更好地处理长序列数据。
- 优点：能够处理长序列数据。
- 缺点：参数数量多，训练复杂。
Transformer
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，常用于自然语言处理任务。
- 优点：能够处理长序列数据，并行计算能力强。
- 缺点：参数数量多，计算复杂。
Transformer结构