神经网络架构是构建深度学习模型的基础。它决定了模型如何处理和转换数据。以下是一些常见的神经网络架构：

常见神经网络架构

  • 全连接神经网络（FCNN）：这是最基础的神经网络架构，其中每个神经元都与前一个层的所有神经元相连。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别任务，具有局部感知和权值共享的特点。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：是RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。

CNN架构示例

CNN通常由以下几个部分组成：

  • 卷积层：用于提取图像特征。
  • 池化层：用于降低特征图的维度，减少计算量。
  • 全连接层：用于分类。

CNN架构示例

LSTM架构示例

LSTM架构包括以下部分：

  • 输入门：决定哪些信息将被保留。
  • 遗忘门：决定哪些信息将被遗忘。
  • 细胞状态：存储信息。
  • 输出门：决定哪些信息将被输出。

LSTM架构示例

学习资源

更多关于神经网络架构的知识，您可以访问深度学习教程。

注意：以上内容仅供参考，实际应用中可能需要根据具体任务进行调整。