一次吃透八大深度神经网络，手把手带你学会
今天给大家带来的是八大神经网络
CNN（卷积神经网络）：
卷积神经网络是一种专门用于处理图像和图像数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层来提取图像中的特征，然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在计算机视觉中广泛应用，用于图像分类、物体检测和图像分割等任务。
RNN（循环神经网络）：
循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它通过循环结构来处理序列数据，可以捕捉时间依赖性。RNN常用于自然语言处理（NLP）和时间序列分析，但存在梯度消失问题，使其难以处理长期依赖。
GAN（生成对抗网络）：
生成对抗网络包括生成器和判别器两部分，通过对抗训练生成高质量的合成数据。生成器试图生成与真实数据相似的数据，而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。GAN广泛用于生成图像、音频和文本等任务。
LSTM（长短时记忆网络）：
长短时记忆网络是一种改进的循环神经网络，专门设计用于捕捉长期依赖关系。LSTM具有内部存储单元，能够更好地处理长序列，如机器翻译和语音识别。
DQN（深度 Q 网络）：
深度 Q 网络是一种用于强化学习的模型，用于解决决策问题。它学习一个值函数（Q值函数），以指导智能体在环境中选择行动以最大化累积奖励。DQN广泛用于游戏玩法和机器人控制等领域。
ANN（人工神经网络）：
人工神经网络是深度学习的基本构建块，包括输入层、隐藏层和输出层。它们可用于各种机器学习和深度学习任务，如分类、回归、聚类和生成等。ANN通常指的是前馈神经网络，信息在网络中只向前传递，没有反馈连接。
Transformer（变换器）：
变换器是一种创新性的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务。它采用了自注意力机制，允许模型同时考虑输入序列中不同位置的信息。Transformer模型已经成为NLP任务的主流架构，如BERT、GPT和T5。
GNN（图神经网络）：
图神经网络是专门用于处理图数据的深度学习模型。它们能够捕捉节点和边之间的复杂关系，广泛用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学和物理模拟等领域。通过在图上执行节点聚合操作来传播信息。
这些模型在不同领域和任务中都具有广泛的应用，选择适当的模型取决于您的数据和问题类型。