神经网络架构教程

神经网络架构是构建深度学习模型的核心，不同的架构适用于不同的任务。以下是一些常见的神经网络架构：

常见神经网络架构

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • 主要用于图像识别和处理。
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     CNN 架构图

2. 循环神经网络 (RNN)

   • 适用于序列数据，如文本和语音。
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     RNN 架构图

3. 长短期记忆网络 (LSTM)

   • 一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖。
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     LSTM 架构图

4. 生成对抗网络 (GAN)

   • 用于生成数据，如图像和文本。
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     GAN 架构图

5. Transformer

   • 一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理。
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     Transformer 架构图

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络架构的知识，可以访问深度学习教程。