🧬神经网络由一系列相互连接的节点（称为“神经元”）组成，这些节点按照一定的层级结构组织，通常包括输入层、隐藏层和输出层。 . 以下是八大常见的神经网络算法 👇👇👇 1️⃣卷积神经网络（CNN）： 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理图像和音频等网格结构数据。它通过卷积操作提取特征，并通过池化操作降低数据维度。 2️⃣循环神经网络（RNN）： 循环神经网络适用于处理序列数据，如时间序列和文本。通过引入时间维度，RNN可以考虑数据的上下文信息。 3️⃣生成对抗网络（GAN）： 生成对抗网络由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据样本。生成器尝试生成与真实数据相似的样本，判别器努力区分真实和生成样本。 4️⃣图神经网络（GNN）： 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型不同，GNN能够直接操作和学习图中节点和边的信息。它通过逐层更新节点的表示来传播和聚合信息，从而实现对整个图的信息处理和学习。 5️⃣长短时记忆网络（LSTM）： 长短时记忆网络是一种循环神经网络的变体，专门用于解决长序列任务。通过门控机制，LSTM能够更好地捕获序列中的长期依赖关系，适用于语音识别、自然语言生成等任务。 6️⃣人工神经网络（ANN）： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。 7️⃣自编码器（Autoencoder）： 自编码器神经网络是一种无监督学习模型，用于学习数据的有效表示。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据编码为低维度表示，解码器将该表示解码为原始数据。 8️⃣变换器（Transformer）： 变换器是一种基于自注意力机制的神经网络，用于处理序列数据，如自然语言文本。它在NLP领域引起了革命，广泛用于翻译、生成、情感分析等任务。