深度学习架构包括
发表时间：2024-10-14 19:34:32
来源：网友投稿
深度学习架构主要包括以下几个核心部分：1. 神经网络：由多个神经元层组成，用于特征提取和模式识别；2. 卷积神经网络（CNN）：专门用于图像处理，具有局部感知、权值共享等特性；3. 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如时间序列分析、语言模型等；4. 生成对抗网络（GAN）：由生成器和判别器组成，用于生成高质量数据；5. 自编码器：通过编码和解码过程学习数据表示，用于降维、去噪等任务；6. 深度强化学习：结合深度学习与强化学习，实现智能决策；7. 多尺度网络：通过在不同尺度上处理数据，提高模型性能。这些架构各有特点，适用于不同类型的数据和任务。
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