深度学习模型入门指南 🧠

深度学习模型是人工智能领域的核心工具，广泛应用于图像识别、自然语言处理等场景。以下是常见模型分类及简介：

1. 神经网络基础

• 全连接网络 (Fully Connected Network)
  最基础的神经网络结构，适用于简单分类任务。

  [点击了解全连接网络详解](/tutorial/deep_learning/models/fully_connected)

• 卷积神经网络 (Convolutional_Neural_Network)
  专为处理网格数据（如图像）设计，通过卷积层提取局部特征。

  [查看卷积网络在图像识别中的应用](/tutorial/deep_learning/models/cnn)

2. 序列建模

• 循环神经网络 (Recurrent_Neural_Network)
  适用于时序数据处理，如文本生成和机器翻译。

  [深入学习RNN原理](/tutorial/deep_learning/models/rnn)

• Transformer 模型
  基于自注意力机制，革新了自然语言处理领域。

  [探索Transformer架构](/tutorial/deep_learning/models/transformer)

3. 高级模型

• 生成对抗网络 (Generative_Adversarial_Network)
  通过生成器与判别器的对抗训练生成高质量数据。
  了解GAN在图像生成中的应用

• 自编码器 (Autoencoder)
  用于无监督学习，擅长数据压缩与特征学习。
  查看自编码器实战案例

扩展学习

如需进一步了解模型训练技巧或框架实现，可参考：
深度学习框架入门 🚀