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大家好，我是学AI的小墨，今天这篇文章将帮助大家在不涉及复杂的专业神经网络类型的前提下，理解人工神经网络的基本原理，为大家应用神经网络打下一定基础。 人工神经网络（ANN）是许多深度学习模型的基础，ANN在许多任务中表现出色，但在处理具有特定结构（如图像或序列）的数据时存在局限性。 这时，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型便派上了用场。 CNN是为专注于视觉数据而开发的，通过使用扫描图像小部分的滤波器，CNN在需要识别图像中模式的任务中表现出众，它们非常适合图像识别、目标检测和医学影像等应用。 RNN则是为了处理需要记忆先前步骤的序列数据而诞生的，这使得它们非常适合语言、音频和时间序列数据。RNN通过追踪过去的输入来理解随时间变化的上下文，这对于语言处理和语音识别等应用非常有用。
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