本文旨在友好地介绍深度学习架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、transformer和 encoder-decoder 架构。
卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据，如图像和视频。CNN 模块包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过应用滤波器检测图像中的特征，池化层减少数据的空间维度，全连接层对图像特征进行最终预测。
循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，每次处理一个元素信息，并利用前一个元素信息预测下一个元素。关键组件包括输入层、递归层和输出层。递归层通过递归连接“记忆”前一时刻的信息。
生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，用于创建新数据。生成器创建新样本，判别器评估样本真实性。这两个网络以对抗方式训练，生成器生成更逼真的样本，判别器提高分辨真假样本能力。
Transformers用于自然语言处理任务，通过自注意力机制分析输入文本不同部分之间的关系，每个层包含自注意力机制和前馈神经网络。关键创新在于使用自注意力机制处理长序列文本。
编码器-解码器架构用于将一种语言的输入文本转换为另一种语言的文本。由编码器和解码器组成，编码器生成上下文向量，解码器根据上下文向量生成输出序列。该架构广泛应用于机器翻译等序列到序列问题。
了解这些神经网络结构可以帮助我们处理图像和自然语言处理等场景的具体任务，进行针对性选择。
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回答时间：2025-01-15 17:35
