深度学习四大核心架构:神经网络(NN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)与Transformer全概述

news2025/4/2 5:10:27

目录

         📂 深度学习四大核心架构

🌰 知识点概述

🧠 核心区别对比表

⚡ 生活化案例理解

🔑 选型指南


📂 深度学习四大核心架构

第一篇: 神经网络基础(NN)


🌰 知识点概述


🧠 核心区别对比表

特性NN(全连接网络)CNN(卷积网络)RNN(循环网络)Transformer
输入类型固定长度的结构化数据(如表格)网格状数据(图像/音频)时序数据(文本/时间序列)长序列数据(文本/语音)
核心结构全连接层卷积层 + 池化层循环单元(LSTM/GRU)自注意力机制 + 位置编码
参数共享❌ 无✅ 卷积核共享(空间局部性)✅ 循环权重共享(时序共享)✅ 注意力权重动态分配
时序依赖处理❌ 忽略时序关系❌ 仅局部空间关系✅ 顺序处理(短期记忆依赖)全局依赖(并行计算)
典型应用房价预测/简单分类图像分类/目标检测文本生成/股票预测机器翻译/文本摘要(如BERT)
训练效率低效(参数爆炸)高效(参数共享)低效(顺序计算)高效(并行计算)但内存消耗大
长序列处理❌ 不支持❌ 不支持❌ 梯度消失/遗忘早期信息✅ 自注意力直接关联任意位置
关键创新基础神经元模型局部感知/权重共享时间步状态传递多头注意力 + 位置编码

生活化案例理解

  1. NN
    类比:盲人摸象,每个神经元独立感知全局特征
    局限:输入图像需展平为向量,丢失空间信息(如将28x28图片变成784维向量)

  2. CNN
    类比:人类视觉系统,先识别边缘→形状→物体
    实战:用3x3卷积核扫描猫的图片,提取耳朵、胡须等局部特征

  3. RNN
    类比:阅读理解,需记住前文才能理解后文
    痛点:输入句子“The cat sat on the mat”,到第6个单词时可能已遗忘“cat”

  4. Transformer
    类比:团队协作,每个单词直接关注全局上下文
    优势:处理句子“I arrived at the bank after crossing the river”时,“bank”可同时关注“river”(消除歧义)


🔑 选型指南

场景推荐模型理由
表格数据分类/回归NN结构简单,无需复杂特征提取
图像识别/目标检测CNN高效捕捉空间局部特征
短文本生成/时间序列预测RNN(LSTM/GRU)处理简单时序依赖
长文本翻译/文档摘要Transformer捕捉长距离依赖,并行计算高效
多模态数据(如图文匹配)Transformer+CNN联合处理文本和图像特征

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