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深度学习是人工智能领域的重要分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。与传统机器学习方法不同，深度学习能够自动从原始数据中学习和提取特征，具有强大的表示学习能力。深度学习模型通常包含输入层、多个隐藏层和输出层，每一层都对数据进行不同程度的抽象和变换。
卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的重要突破。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，池化层对特征进行降维和压缩，最后通过全连接层进行分类决策。这种层次化的特征提取方式使得CNN能够有效处理图像数据，在图像分类、目标检测、医学图像分析等领域都有广泛应用。著名的CNN架构包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。
循环神经网络是专门处理序列数据的深度学习模型。与传统前馈神经网络不同，RNN具有内部状态记忆，能够在处理当前输入时利用之前的信息。RNN在时间维度上展开，每个时间步都接收输入并产生输出，同时将隐藏状态传递给下一个时间步。为了解决梯度消失问题，研究者提出了LSTM和GRU等改进变体。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域有广泛应用。
Transformer架构是深度学习领域的重大突破，完全基于自注意力机制构建。与传统的循环神经网络不同，Transformer能够并行处理序列中的所有位置，大大提高了训练效率。其核心创新是多头自注意力机制，能够捕获序列中任意两个位置之间的依赖关系。Transformer采用编码器-解码器结构，通过残差连接和层归一化保证训练稳定性。这一架构催生了BERT、GPT等革命性模型，在自然语言处理领域取得了突破性进展。
生成对抗网络是深度学习中的重要创新，通过两个神经网络的对抗训练来生成高质量数据。生成器网络学习从随机噪声生成逼真的假数据，而判别器网络则学习区分真实数据和生成数据。这两个网络在训练过程中相互对抗，生成器努力欺骗判别器，判别器则努力识别假数据。通过这种零和博弈的训练方式，最终达到纳什均衡状态。GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等领域都有广泛应用。