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【深度学习】LSTM长短期记忆网络
LSTM是RNN的变体，通过遗忘、输入和输出门以及记忆元解决长序列依赖中的梯度消失问题。其核心是记忆元的加法更新，确保信息稳定传递，广泛应用于NLP、语音识别和时间序列预测等领域。原创 2025-11-20 20:37:57 · 988 阅读 · 0 评论 -
【深度学习】GAN生成对抗网络
GAN通过生成器（G）与判别器（D）的对抗性博弈训练。目标是使G生成逼真样本，D无法区分真假。核心挑战包括梯度消失和模式崩塌，WGAN-GP和StyleGAN是重要改进。原创 2025-11-20 20:29:55 · 954 阅读 · 0 评论 -
【深度学习】RNN循环神经网络
RNN 专用于处理序列数据，通过循环连接实现信息记忆和参数共享。标准RNN受限于梯度消失。LSTM/GRU引入门控机制解决此问题，是序列建模的核心模型。原创 2025-11-20 20:12:51 · 1391 阅读 · 0 评论 -
【深度学习】CNN卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）通过局部连接和权值共享高效提取图像特征。核心组件包括卷积层、激活层、池化层。ResNet等引入残差连接深化网络。实践中常使用数据增强和迁移学习优化模型，广泛应用于图像识别和目标检测。原创 2025-11-20 20:04:20 · 660 阅读 · 0 评论