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。
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。
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