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 🚀