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。

    全连接网络
    [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。

    卷积神经网络
    [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。

    循环神经网络
    [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。

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

3. 高级模型

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 🚀