以下是神經網絡中常見的幾種模型的簡要介紹：

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1. ?CNN (Convolutional Neural Network, 卷積神經網絡)

• ?用途: 主要用于圖像處理和計算機視覺任務。
• ?特點: 通過卷積核提取局部特征，具有平移不變性，能夠有效處理高維數據（如圖像）。
• ?應用: 圖像分類、目標檢測、圖像分割等。
• ?關鍵概念: 卷積層、池化層、全連接層。

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2. ?RNN (Recurrent Neural Network, 循環神經網絡)

• ?用途: 處理序列數據，如時間序列、文本等。
• ?特點: 通過循環結構保留歷史信息，適合處理時間依賴性問題。
• ?缺點: 容易出現梯度消失或梯度爆炸問題。
• ?應用: 語音識別、文本生成、時間序列預測等。

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3. ?GAN (Generative Adversarial Network, 生成對抗網絡)

• ?用途: 生成新數據（如圖像、音頻）。
• ?特點: 由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成，兩者通過對抗訓練優化。
• ?應用: 圖像生成、風格遷移、數據增強等。
• ?關鍵概念: 對抗損失、生成器、判別器。

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4. ?GNN (Graph Neural Network, 圖神經網絡)

• ?用途: 處理圖結構數據（如社交網絡、分子結構）。
• ?特點: 通過聚合鄰居節點信息學習圖的結構特征。
• ?應用: 社交網絡分析、推薦系統、分子性質預測等。
• ?關鍵概念: 圖卷積、消息傳遞機制。

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5. ?DQN (Deep Q-Network, 深度Q網絡)

• ?用途: 強化學習中的值函數逼近。
• ?特點: 結合深度學習和Q-Learning，用于解決高維狀態空間問題。
• ?應用: 游戲AI、機器人控制等。
• ?關鍵概念: Q值、經驗回放、目標網絡。

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6. ?Transformer

• ?用途: 處理序列數據，尤其是自然語言處理任務。
• ?特點: 通過自注意力機制（Self-Attention）捕捉全局依賴關系，并行計算效率高。
• ?應用: 機器翻譯、文本生成、語音識別等。
• ?關鍵概念: 自注意力、多頭注意力、位置編碼。

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7. ?LSTM (Long Short-Term Memory, 長短期記憶網絡)

• ?用途: 處理長序列數據，解決RNN的梯度消失問題。
• ?特點: 通過門控機制（輸入門、遺忘門、輸出門）控制信息流動，能夠捕捉長期依賴關系。
• ?應用: 語音識別、文本生成、時間序列預測等。
• ?關鍵概念: 門控機制、記憶單元。

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8. ?DBN (Deep Belief Network, 深度信念網絡)

• ?用途: 無監督學習和特征提取。
• ?特點: 由多層受限玻爾茲曼機（RBM）堆疊而成，通過逐層預訓練和微調優化。
• ?應用: 圖像識別、降維、異常檢測等。
• ?關鍵概念: 受限玻爾茲曼機、預訓練、微調。

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以上是這些模型的簡要介紹，每種模型都有其獨特的優勢和適用場景，實際應用中可以根據任務需求選擇合適的模型。