我竟然半天时间就学会了八大神经网络！！！

。在深度学习中主要的八大神经网络包括以下几种： 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络，通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征，广泛应用于图像分类、物体检测等领域。典型的网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet等· 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络包含生成器和判别器，通过竞争的方式生成逼真的图片、视频等。典型的网络结构包括DCGAN、CycleGAN等· 图神经网络（GNN）图神经网络专门用于处理图数据，可以学习节点和边的表明。它直接对图结构数据进行操作，提取特征用于图相关的任务，如社交网络分析等。· 递归神经网络（RNN）递归神经网络适用于处理序列数据，如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据，能够捕捉序列中的时间依赖性。典型的网络结构包括LSTM、GRU等· 人工神经网络（ANN）人工神经网络是神经网络的基本形式，由神经元、权重和激活函数组成。它通过对输入数据的加权求和和激活函数运算得到输出，实现数据的映射和分类等任务· 长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种循环神经网络的变体，专门用于解决长序列任务。它通过门控机制控制信息的流动，有效地缓解了梯度消失和爆炸问题。·自动编码器（AutoEncoder）自动编码器是一种无监督学习网络，通过编码器和解码器实现数据的压缩和表明学习。它可用于降维、去噪等任务· 变换器（Transformer）变换器是一种基于自注意力机制的神经网络，用于处理序列数据，如自然语言文本。它通过自注意力机制捕捉序列中的依赖关系，实现了高效的并行计算和长距离依赖建模PDF已打包好，能帮一个是一个。