神经网络架构：最新进展和未来挑战

文章目录

• 1. 神经网络架构的演化历程

• 1.1 感知机（Perceptron）
• 1.2 多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）
• 1.3 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
• 1.4 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
• 1.5 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）
• 1.6 注意力机制和Transformer

• 2. 最新进展和应用领域

• 2.1 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）
• 2.2 强化学习与深度强化学习
• 2.3 自动生成模型（AutoML）

• 3. 未来挑战与发展方向

• 3.1 模型效率与推理速度
• 3.2 泛化能力和数据效率
• 3.3 可解释性和可靠性

• 4. 示例代码：基于PyTorch的卷积神经网络
• 5. 结论

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