以下是神经网络中常见的几种模型的简要介绍：

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1. ​CNN (Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)

• ​用途: 主要用于图像处理和计算机视觉任务。
• ​特点: 通过卷积核提取局部特征，具有平移不变性，能够有效处理高维数据（如图像）。
• ​应用: 图像分类、目标检测、图像分割等。
• ​关键概念: 卷积层、池化层、全连接层。

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2. ​RNN (Recurrent Neural Network, 循环神经网络)

• ​用途: 处理序列数据，如时间序列、文本等。
• ​特点: 通过循环结构保留历史信息，适合处理时间依赖性问题。
• ​缺点: 容易出现梯度消失或梯度爆炸问题。
• ​应用: 语音识别、文本生成、时间序列预测等。

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3. ​GAN (Generative Adversarial Network, 生成对抗网络)

• ​用途: 生成新数据（如图像、音频）。
• ​特点: 由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗训练优化。
• ​应用: 图像生成、风格迁移、数据增强等。
• ​关键概念: 对抗损失、生成器、判别器。

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4. ​GNN (Graph Neural Network, 图神经网络)

• ​用途: 处理图结构数据（如社交网络、分子结构）。
• ​特点: 通过聚合邻居节点信息学习图的结构特征。
• ​应用: 社交网络分析、推荐系统、分子性质预测等。
• ​关键概念: 图卷积、消息传递机制。

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5. ​DQN (Deep Q-Network, 深度Q网络)

• ​用途: 强化学习中的值函数逼近。
• ​特点: 结合深度学习和Q-Learning，用于解决高维状态空间问题。
• ​应用: 游戏AI、机器人控制等。
• ​关键概念: Q值、经验回放、目标网络。

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6. ​Transformer

• ​用途: 处理序列数据，尤其是自然语言处理任务。
• ​特点: 通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉全局依赖关系，并行计算效率高。
• ​应用: 机器翻译、文本生成、语音识别等。
• ​关键概念: 自注意力、多头注意力、位置编码。

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7. ​LSTM (Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络)

• ​用途: 处理长序列数据，解决RNN的梯度消失问题。
• ​特点: 通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，能够捕捉长期依赖关系。
• ​应用: 语音识别、文本生成、时间序列预测等。
• ​关键概念: 门控机制、记忆单元。

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8. ​DBN (Deep Belief Network, 深度信念网络)

• ​用途: 无监督学习和特征提取。
• ​特点: 由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，通过逐层预训练和微调优化。
• ​应用: 图像识别、降维、异常检测等。
• ​关键概念: 受限玻尔兹曼机、预训练、微调。

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以上是这些模型的简要介绍，每种模型都有其独特的优势和适用场景，实际应用中可以根据任务需求选择合适的模型。