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本文将简单地介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer以及编码器-解码器架构的深度学习架构。 这些网络和架构可以说是深度学习领域的基石，理解它们可以帮助大家建立起对深度学习工作原理的深入认识。 为了让大家可以更好的 学习深度学习神经网络， 小墨为大家准备了一些相关资料， 包括深度学习神经网络从基础到进阶的学习资料，还有神经网络各种变体论文、代码， 可以让大家更好的找到论文创新点。 都是干货，希望可以帮助到想学习的同学 大家可以任意添加一位小助手 获取（长按二维码图片添加既可），记得发送文章标题截图给小助手哦! 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，专门用于处理和分析具有网格状拓扑结构的数据，如图像和视频。 可以把CNN想象成
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