深度学习架构教程

深度学习架构是构建复杂神经网络的关键，以下是几种常见的深度学习架构：

• 卷积神经网络 (CNN): 适用于图像识别和处理。
• 循环神经网络 (RNN): 适用于序列数据处理，如时间序列分析。
• 长短期记忆网络 (LSTM): RNN 的改进版本，适用于更长的序列。
• 生成对抗网络 (GAN): 用于生成数据，如生成假图像。

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CNN 架构

卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的架构之一。以下是 CNN 架构的基本组成部分：

• 卷积层：用于提取图像特征。
• 池化层：用于降低特征图的空间维度。
• 全连接层：用于分类。

CNN 架构

RNN 架构

循环神经网络适用于处理序列数据。以下是 RNN 架构的基本组成部分：

• 隐藏层：用于存储序列的状态。
• 循环连接：用于连接隐藏层和时间步。
• 输出层：用于生成序列的输出。

RNN 架构

GAN 架构

生成对抗网络由两部分组成：生成器和判别器。

• 生成器：用于生成数据。
• 判别器：用于判断数据是真实还是生成的。

GAN 架构