终于把神经网络算法搞清楚了！！！

。神经网络由一系列相互连接的节点（称为“神经元”）组成，这些节点按照必定的层级结构组织，一般包括输入层、隐藏层和输出层。卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理图像和音频等网格结构数据。它通过卷积操作提取特征，并通过池化操作降低数据维度。循环神经网络（RNN）：循环神经网络适用于处理序列数据，如时间序列和文本。通过引入时间维度，RNN可以思考数据的上下文信息。生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据样本。生成器尝试生成与真实数据类似的样本，判别器努力区分真实和生成样本。图神经网络（GNN）：图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型不同，GNN能够直接操作和学习图中节点和边的信息。它通过逐层更新节点的表明来传播和聚合信息，从而实现对整个图的信息处理和学习。