在AI领域，选择合适的模型是项目成功的关键。不同模型适用于不同场景，了解它们的差异能帮助你做出更明智的决策。以下是常见模型的对比指南：

常用AI模型类型 📋

模型类型 特点 适用场景
Transformer 自注意力机制，擅长序列处理 机器翻译、文本生成
CNN 局部感知，适合图像识别 图像分类、目标检测
RNN 记忆能力，处理时序数据 语音识别、时间序列预测
决策树 可解释性强，适合小规模数据 数据分析、简单分类任务

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模型选择指南 🎯

  1. 🔍 应用场景

    • 图像任务优先选择 CNN
    • 文本处理推荐 Transformer
    • 时序预测可尝试 RNN

  2. 💾 数据量

    • 小数据集：决策树 或 浅层神经网络
    • 大数据集：Transformer 或 深度CNN

  3. ⚡ 计算资源

    • 低算力：轻量级模型如 MobileNet
    • 高算力：GPT-4 或 Vision Transformer

  4. 🧮 可解释性需求

    • 需要透明性：决策树 或 逻辑回归
    • 无需解释性：深度学习模型（如 BERT）

可视化对比 📊

Transformer架构
CNN结构
RNN网络

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