神经网络类型概览

神经网络是一种模仿人脑神经网络结构的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、游戏等领域。以下是几种常见的神经网络类型：

卷积神经网络（CNN）: 适用于图像识别和图像处理。CNN通过卷积层和池化层提取图像特征，并最终输出分类结果。了解更多关于CNN的内容
循环神经网络（RNN）: 适用于处理序列数据，如时间序列分析、语音识别等。RNN通过循环连接，使信息可以在序列的不同时间步之间传递。了解更多关于RNN的内容
长短期记忆网络（LSTM）: 是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖信息。LSTM通过引入门控机制，解决了RNN在长序列数据上的梯度消失问题。了解更多关于LSTM的内容
生成对抗网络（GAN）: 由生成器和判别器两部分组成，用于生成逼真的图像、音频等数据。GAN在计算机视觉、音乐生成等领域有广泛应用。了解更多关于GAN的内容
图神经网络（GNN）: 适用于处理图结构数据，如社交网络、知识图谱等。GNN通过节点和边的信息，学习图上的特征和模式。了解更多关于GNN的内容

以上只是神经网络类型中的一部分，还有许多其他的神经网络结构。希望这些信息能够帮助您更好地了解神经网络的世界。