神经网络（Neural Networks）是构建现代人工智能（尤其是深度学习）模型的核心结构。不同的神经网络结构适用于不同的任务场景。
✅ 一、常见的神经网络类型（分类 + 应用）
1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）
📌 特点：数据从输入层→隐藏层→输出层，一次性前向传播，不含循环
📦 应用：简单分类、回归问题（如手写数字识别）
🧠 代表结构：多层感知机（MLP）
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
📌 特点：使用卷积核提取局部特征，参数少，适合处理图像
📦 应用：图像分类、目标检测、图像分割、语音识别
🧠 代表结构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、EfficientNet
✨ 扩展结构：
空间金字塔池化（SPP）
注意力机制（SE、CBAM）
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3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
📌 特点：适用于处理序列数据，有“记忆”功能（通过隐藏状态）
📦 应用：文本生成、语言建模、时间序列预测
🧠 常用变种：
LSTM（长短期记忆网络）
GRU（门控循环单元）
📌 缺点：训练慢、梯度消失，长序列难建模
4. 自编码器（AutoEncoder, AE）
📌 特点：无监督学习，将输入压缩成低维向量，再重建
📦 应用：图像压缩、异常检测、去噪、自监督预训练
🧠 变种：
去噪自编码器（Denoising AE）
稀疏自编码器（Sparse AE）
变分自编码器（VAE）👉 图像生成领域常用
5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）
📌 特点：由“生成器”和“判别器”组成的博弈结构
📦 应用：图像生成、人脸合成、风格迁移、超分辨率
🧠 经典模型：
DCGAN、StyleGAN、CycleGAN、Pix2Pix
6. 图神经网络（Graph Neural Network, GNN）
📌 特点：处理图结构数据，节点之间信息传播（邻居聚合）
📦 应用：社交网络、知识图谱、推荐系统、分子结构预测
🧠 代表结构：
GCN（图卷积网络）
GAT（图注意力网络）
GraphSAGE
7. Transformer 与注意力机制网络
📌 特点：基于“自注意力机制”，适合大规模并行计算，解决长序列问题
📦 应用：自然语言处理（NLP）、图像理解、语音处理
🧠 代表结构：
Transformer（原始结构）
BERT（编码器结构）
GPT（解码器结构）
Vision Transformer（ViT，用于图像）
8. 混合神经网络结构
将不同类型组合形成更强大的网络，例如：
CNN + RNN（图像→文本生成）
CNN + Transformer（视觉语言模型）
AE + GAN（生成更真实图像）
✅ 二、神经网络的选择建议（任务驱动）
任务类型推荐网络图像识别CNN / ViT文本分类RNN / LSTM / Transformer语音识别RNN / Transformer文本生成LSTM / GPT / T5图像生成GAN / VAE / Diffusion结构化图数据分析GNN异常检测 / 压缩AE / VAE
🔧 三、辅助模块（可以叠加在各种网络上）
🔹 注意力机制（Attention / Self-Attention）
→ 提高网络对关键信息的关注能力
🔹 残差连接（Residual Block）
→ 解决深层网络梯度消失（如 ResNet）
🔹 归一化层（BatchNorm / LayerNorm）
→ 提高训练稳定性和收敛速度
🔹 正则化方法（Dropout / L2）
→ 防止过拟合
📘 总结
神经网络就像“积木”，根据任务选择合适的结构并组合，是深度学习建模的核心技能。
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