【AI-23】深度学习框架中的神经网络3

神经网络有多种不同的类型，每种类型都针对特定的任务和数据类型进行优化。根据任务的特点和所需的计算能力，可以选择适合的神经网络类型。以下是一些主要的神经网络类型及其适用的任务领域。

1. 深度神经网络（DNN）

• 结构：由多个层次的神经元组成，通常包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个神经元与前后层的所有神经元全连接。
• 适用任务：
  • 回归问题：例如，房价预测、股票价格预测等。
  • 分类问题：例如，客户分类、疾病预测等。
  • 结构化数据：例如，表格数据、传感器数据等。
• 优点：DNN非常通用，适用于各种类型的任务，尤其是在没有明显结构化数据（如图像、文本）的情况下。

2. 卷积神经网络（CNN）

• 结构：包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。卷积层能够自动从输入数据中提取局部特征，池化层则用于减少数据维度和计算复杂度。
• 适用任务：
  • 图像识别：如手写数字识别（