神经网络进阶指南 🧠

1. 深度学习核心架构

• 卷积神经网络 (CNN)

  适用于图像识别，通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，最终通过全连接层分类。

• 循环神经网络 (RNN)

  处理序列数据（如文本、时间序列），通过循环结构记忆历史信息。可扩展为LSTM/GRU解决长期依赖问题。

• 自编码器 (Autoencoder)

  无监督学习方法，通过编码-解码流程实现数据压缩与去噪。常用于特征学习和生成模型预训练。

2. 高级优化技巧

• 动态学习率调整（如Cosine退火）
• 混合精度训练（TensorFlow/PyTorch实现）
• 正则化技术：Dropout、Weight Decay、Batch Normalization
• 分布式训练框架：Horovod、PyTorch DDP

3. 模型部署实践

• TensorRT加速
  针对NVIDIA GPU优化推理性能，支持FP16混合精度
  点击了解部署方案

• ONNX运行时
  跨平台模型转换工具，兼容TensorFlow/PyTorch/Keras等框架
  查看模型转换教程

4. 进阶学习资源

• 推荐阅读：神经网络数学原理
• 实战项目：图像生成与风格迁移
• 研究论文：Transformer架构详解

💡 提示：建议配合深度学习框架对比文章选择适合的开发工具！