7种神经网络实现程序

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7种神经网络实现程序

详 情 说 明

神经网络作为深度学习的核心架构，在各类AI任务中展现出强大的适应性。以下是7种经典神经网络的实现逻辑剖析：

全连接神经网络（DNN） 基础结构包含输入层、隐藏层和输出层，通过矩阵乘法和激活函数逐层传递信息。需注意梯度消失问题，常用ReLU激活函数改善。

卷积神经网络（CNN） 通过卷积核提取空间特征，适用于图像处理。关键组件包括卷积层、池化层和Flatten操作，可自动学习局部模式如边缘纹理。

循环神经网络（RNN） 处理序列数据的时序依赖结构，通过隐藏状态传递历史信息。但存在长期记忆缺陷，需配合门控机制优化。

长短期记忆网络（LSTM） 引入输入门、遗忘门和输出门解决RNN的梯度问题，擅长捕捉长距离依赖关系，常见于文本生成和时间序列预测。

生成对抗网络（GAN） 由生成器与判别器组成的对抗框架，通过博弈学习数据分布。需平衡两者训练强度以避免模式崩溃现象。

Transformer 基于自注意力机制替代循环结构，支持并行计算。核心是多头注意力层和前馈网络，现为NLP领域的主流架构。

图神经网络（GNN） 针对图结构数据设计，通过消息传递聚合邻居节点信息。适用于社交网络、分子结构等非欧几里得空间建模。

实现时需关注数据预处理、损失函数选择和优化器调参。不同网络可组合使用（如CNN-LSTM混合模型）以应对复杂场景。