【AI概念】神经网络架构（NN Architecture）与深度学习模型（Deep Learning）：核心原理、数学表达、工程实践与未来趋势|主流神经网络架构与深度学习模型、对比与应用场景、优化流程

大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理神经网络架构（Neural Network Architecture）与深度学习模型（Deep Learning Model）的核心原理、主流方法、数学表达、工程实践与未来趋势，配合数学公式，帮助你全面理解这些概念。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

注：本文章为入门介绍，爱酱会在之后逐一出单独文章介绍不同主流神经网络架构，如CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN、Autoencoder、GNN等，敬请期待！

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一、神经网络架构的基本概念

神经网络（Neural Network, NN）是一类受生物神经系统启发、由大量“神经元”节点组成的计算模型。深度学习（Deep Learning）则是以多层神经网络为核心的机器学习分支。

• 基本结构：输入层（Input Layer）、隐藏层（Hidden Layer）、输出层（Output Layer）

• 信息流：数据从输入层流向输出层，经过若干隐藏层，每层节点与下一层全连接或部分连接

• 数学表达：

  

  其中 为第 层激活， 和 分别为权重和偏置， 为激活函数。

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二、主流神经网络架构与深度学习模型

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）

• 结构：最基础的神经网络，数据单向流动，无环路

• 应用：回归、分类、简单模式识别

• 数学表达：