深度学习网络架构是构建高效神经网络的关键。以下是一些关于网络架构的要点：

1. 网络类型

  • 全连接网络（FCN）：每个神经元都连接到输入层和输出层的所有神经元。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别，具有局部感知和权重共享的特点。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析。

2. 网络结构

  • 多层感知器（MLP）：由多个全连接层组成，用于分类和回归任务。
  • 卷积层：用于提取图像特征，具有局部感知和权重共享。
  • 池化层：用于降低特征维度，减少计算量。

3. 激活函数

  • Sigmoid：将输出值压缩到0和1之间。
  • ReLU：非线性激活函数，可以提高网络性能。
  • Tanh：将输出值压缩到-1和1之间。

4. 损失函数

  • 均方误差（MSE）：用于回归任务。
  • 交叉熵损失：用于分类任务。

5. 优化器

  • 随机梯度下降（SGD）：最常用的优化器之一。
  • Adam：结合了SGD和动量法的优化器。

6. 实践案例

以下是一个关于深度学习网络架构的实践案例链接：深度学习网络架构实践

神经网络架构