神经网络有各种类型，适合特定的任务。前馈神经网络 (fnn) 是最简单的，适用于一般的回归或分类。
卷积神经网络 (cnn) 擅长图像处理，通过卷积层捕获空间层次结构。递归神经网络 (rnn) 具有记忆功能，可以处理文本或时间序列等顺序数据。像lstm和gru这样的变体解决了标准rnn中的限制。
其他类型包括用于生成新数据的生成对抗网络 (gan)，用于降维的自动编码器以及用于NLP任务的转换器模型。选择取决于问题的性质和数据类型。
对神经网络的对抗攻击是什么？
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全文搜索中的通配符搜索是什么？
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数据增强如何帮助解决过拟合问题？
数据增强是一种用于增强训练数据集规模和多样性的技术，而无需收集新数据。它通过向模型展示训练数据中更宽范围的变异，帮助防止过拟合，从而防止模型仅学习噪声或不适用于新数据的特定模式。当模型在小数据集上训练时，它往往会记住训练示例而不是学习潜在模