深度学习架构

深度学习架构是神经网络中层的特定排列方式，它们定义了数据如何被处理和转换。这些架构由相互连接的节点（神经元）组成，这些节点按层组织，每层执行特定计算。不同的架构通过采用独特的连接模式、层类型和激活函数，被设计用于擅长不同的任务，如图像识别、自然语言处理或时间序列分析。