深度学习模型是人工智能领域的关键组成部分，它们在图像识别、自然语言处理和推荐系统等方面发挥着重要作用。以下是一些常见的深度学习模型：

  • 卷积神经网络 (CNN): 适用于图像识别和处理，例如在人脸识别和图像分类中。
  • 循环神经网络 (RNN): 适用于序列数据处理，如时间序列分析、机器翻译等。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): RNN 的一个变体，能够学习长期依赖关系。
  • 生成对抗网络 (GAN): 用于生成数据，如生成逼真的图像或文本。

CNN 图像

CNN 模型

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它包含卷积层、池化层和全连接层。CNN 在图像识别和图像分类任务中表现出色。

  • 卷积层：提取图像特征。
  • 池化层：降低特征的空间维度。
  • 全连接层：将特征映射到类别。

RNN 模型

循环神经网络（RNN）适用于处理序列数据，如时间序列、文本和语音。RNN 通过循环连接将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入。

  • 隐藏层：包含循环连接。
  • 输出层：将序列映射到输出。

RNN 图像

LSTMs 和 GANs

长短期记忆网络（LSTM）是 RNN 的一个变体，能够学习长期依赖关系。生成对抗网络（GAN）用于生成数据，如生成逼真的图像或文本。

更多关于深度学习模型的信息，可以参考深度学习教程。

LSTM 图像
GAN 图像