深度学习三大核心模型解析：CNN、RNN、GAN的奥秘与实践

深度学习三大核心模型解析：CNN、RNN、GAN的奥秘与实践

（注：此处可插入相关技术概念图）

一、深度学习的本质认知

深度学习作为机器学习的重要分支，其核心在于通过多层次非线性变换构建数据的高层抽象表示。与浅层学习相比，深度学习通过：

1. 端到端特征学习：自动提取数据本质特征
2. 层次化表征能力：构建从低级到高级的特征层次
3. 大规模数据处理：依托GPU算力挖掘海量数据规律

二、计算机视觉基石：卷积神经网络（CNN）

2.1 核心结构解析

• 卷积层：通过滑动窗口进行特征提取（ReLU激活）
• 池化层：最大/平均池化实现特征降维
• 全连接层：完成最终分类/回归任务

2.2 经典应用场景

• 图像分类（ResNet）
• 目标检测（YOLO）
• 医学影像分析

2.3 PyTorch实现示例

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.