如何选择神经网络？CNN、RNN、LSTM八大经典神经网络

以下是机器学习和深度学习中八大经典神经网络模型（按应用领域和技术特点分类），涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型等方向，附核心特点和应用场景：

终于有博士将深度学习顺序讲清楚了！深度神经网络算法入门到实战最佳学习路径！CNN RNN LSTM GAN一口气学爽！股票预测、文本分类

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

• 核心特点：
  • 利用卷积层提取空间特征，池化层降维，全连接层分类。
  • 权重共享和局部感知野减少参数，适合处理网格状数据（如图像、视频）。
• 经典模型：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、YOLO（目标检测）。
• 应用场景：图像分类、目标检测、语义分割、医学影像分析。

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

• 核心特点：
  • 神经元之间存在循环连接，隐含层状态可捕捉序列时序依赖。
  • 但存在梯度消失 / 爆炸问题，长序列处理能力有限。
• 变种：LSTM、GRU（优化长序列记忆）。
• 应用场景：自然语言处理（文本生成、机器翻译）、语音识别、时间序列预测。

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

• 核心特点：
  • 引入 “门控机制”（输入门、遗忘门、输出门），解决 RNN 的长程依赖问题。
  • 结构复杂但序列建模能力强。
• 应用场景：语言模型（如早期的 WordLM）、语音合成、生物序列分析（DNA / 蛋白质）。

4. 门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）

• 核心特点：
  • LSTM 的轻量级变种，合并遗忘门和输入门为 “更新门”，参数更少、训练更快。
  • 保留了长序列建模能力，计算效率更高。
• 应用场景：与 LSTM 类似，适用于需要高效处理序列数据的任务（如聊天机器人、时间序列分析）。

5. Transformer

• 核心特点：
  • 抛弃循环结构，基于自注意力机制（Self-Attention）并行处理序列，解决长距离依赖问题。
  • 编码器 - 解码器架构，支持双向上下文建模（如 BERT）。
• 经典模型：BERT（预训练语言模型）、GPT（生成模型）、ViT（视觉 Transformer）。
• 应用场景：NLP（问答系统、文本生成）、计算机视觉（图像分类、目标检测）。

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

• 核心特点：
  • 由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练生成逼真数据。
  • 无监督学习，需精心设计损失函数和训练技巧（如梯度惩罚、谱归一化）。
• 变种：DCGAN（图像生成）、CycleGAN（图像风格迁移）、StyleGAN（高保真人脸生成）。
• 应用场景：图像生成（如 DeepFake）、数据增强、虚拟场景渲染。

7. 自动编码器（Autoencoder, AE）

• 核心特点：
  • 无监督学习模型，通过 “编码 - 解码” 结构压缩数据维度，学习输入数据的潜在特征。
  • 变种包括稀疏自编码器、变分自编码器（VAE，用于生成任务）。
• 应用场景：数据降维、噪声去除、图像压缩、生成模型（如 VAE 与 GAN 结合）。

8. 图神经网络（GNN, Graph Neural Network）

• 核心特点：
  • 处理非结构化图数据（节点 - 边结构），通过消息传递机制聚合邻域信息。
  • 典型模型：GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）、GraphSAGE（归纳式图学习）。
• 应用场景：社交网络分析、分子结构预测（如 AlphaFold2）、推荐系统、知识图谱推理。

扩展：其他重要网络

• 深度信念网络（DBN）：基于受限玻尔兹曼机的生成模型，曾用于无监督预训练。
• 胶囊网络（CapsNet）：用 “胶囊” 替代神经元，捕捉实体的空间关系，提升图像鲁棒性。
• 神经辐射场（NeRF）：基于深度学习的三维场景渲染模型，用于 AR/VR 和视图合成。

如何选择神经网络？

• 图像 / 视频：优先 CNN（如 ResNet）、Transformer（如 ViT）。
• 序列数据（文本 / 语音）：RNN/LSTM/GRU（适合短序列）、Transformer（适合长序列）。
• 生成任务：GAN（逼真样本）、VAE（概率建模）、Diffusion Model（高保真生成）。
• 图结构数据：GNN（如 GCN、GAT）。

根据具体任务需求、数据类型和计算资源选择模型，并结合迁移学习、模型压缩等技术优化性能。