深度学习网络模型
在深度学习领域，有许多常见的网络模型，每种模型都有其特定的应用和优势。以下是一些广泛使用的深度学习模型：
卷积神经网络（CNN）：
应用：主要用于图像处理，如图像分类、物体检测。
特点：利用卷积层来提取图像特征，有效减少参数数量。循环神经网络（RNN）：
应用：用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列分析。
特点：能处理不同长度的输入数据，具有记忆功能。长短期记忆网络（LSTM）：
应用：自然语言处理、序列预测。
特点：一种特殊的RNN，能解决长期依赖问题。门控循环单元（GRU）：
应用：与LSTM类似，用于自然语言处理、序列分析。
特点：比LSTM结构简单，计算效率更高。自编码器（Autoencoder）：
