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卷积神经网络 |
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，主要用于处理图像和视频等二维数据。它通过卷积层提取局部特征，并使用池化层减少计算量和防止过拟合。CNN能够自动学习特征并增强模型的表现，广泛应用于图像分类、物体检测和图像生成等领域。常见的CNN架构包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。这些模型通过层叠多个卷积层和全连接层实现对复杂数据的建模。
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图卷积网络 |
图卷积网络（Graph Convolutional Network,
GCN）是图神经网络中最经典和常用的模型之一。它将传统卷积操作推广到图结构上，用于捕捉节点间的结构化信息。GCN的设计主要是为了利用邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示，从而在图结构数据中提取更深层次的关系。
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长短期记忆网络 |
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），设计用于处理和预测序列数据。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，有效解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失和爆炸问题。其结构允许网络记住长期依赖的信息，非常适合于时间序列预测、自然语言处理和语音识别等任务。LSTM模块能够动态调节信息流，使模型能够在复杂的上下文中保持有效的学习能力。
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生成对抗网络 |
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成逼真的数据（如图像），而判别器则评估生成数据的真实性。通过对抗训练，生成器不断改善其生成能力以欺骗判别器，而判别器则提高其辨别能力，从而促使生成器输出更加真实的数据。GAN广泛应用于图像生成、图像修复、风格转换等任务，展现出优异的生成能力和创意潜力。
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注意力机制网络 |
注意力机制网络是一种利用注意力机制的深度学习模型，旨在增强模型对输入数据中重要信息的关注。它通过动态加权输入特征，提高对关键信息的识别和处理能力。这种机制在自然语言处理、图像处理和语音识别等领域得到了显著应用，提升了模型的性能和效果。
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Transformer |
Transformer是一种深度学习模型，最初用于自然语言处理任务。与传统的递归神经网络（RNN）不同，Transformer完全基于注意力机制，能够同时处理序列中的所有输入，这使其在捕捉长距离依赖关系方面更为高效。该架构由编码器和解码器组成，依赖位置编码来保持序列信息。Transformer在机器翻译、文本生成和图像处理等多个领域取得了突破性进展，并成为许多高级模型（如BERT和GPT）的基础。
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