神经网络架构
字数 805 2025-11-12 07:20:13

神经网络架构

神经网络架构是人工神经网络的结构化设计，决定神经元如何分层排列、连接和组织以实现特定计算目标。其演进过程体现为从基础前馈结构到复杂专用模型的演变。

  1. 前馈神经网络

    • 采用单向分层结构：输入层接收数据，隐藏层进行特征变换，输出层生成结果
    • 数据严格向前传播，无循环连接（如多层感知机MLP）
    • 适用场景：手写数字识别（MNIST）、简单分类任务
    • 缺陷：无法处理序列数据，参数效率较低

  2. 卷积神经网络

    • 引入卷积核实现参数共享，通过滑动窗口提取局部特征
    • 池化层降低空间维度，增强平移不变性
    • 典型架构：LeNet-5→AlexNet→ResNet
    • 突破领域：图像分类、目标检测、医学影像分析

  3. 循环神经网络

    • 引入定向循环处理序列数据，隐藏状态传递历史信息
    • 面临梯度消失/爆炸问题，长程依赖捕捉能力有限
    • 改进方案：
      • 长短期记忆网络（LSTM）用门控机制选择记忆
      • 门控循环单元（GRU）简化门控结构
    • 应用领域：文本生成、股票预测、语音识别

  4. 注意力机制

    • 突破固定长度编码瓶颈，动态分配计算资源
    • 核心思想：通过查询-键值对实现上下文感知
    • 自注意力机制允许序列元素直接交互
    • 催生Transformer架构，奠定大语言模型基础

  5. 混合架构

    • 卷积-循环混合：CNN特征提取 + RNN时序建模
    • 注意力增强：Transformer-XL处理超长序列
    • 多模态架构：CLIP（图像-文本对齐）、DALL·E（文本到图像生成）
    • 神经符号系统：结合神经网络与符号推理

  6. 架构搜索演进

    • 自动化机器学习（AutoML）实现结构优化
    • 神经架构搜索（NAS）通过强化学习探索设计空间
    • 一次性架构（One-Shot NAS）大幅降低计算成本
    • 当前方向：可微分架构搜索、硬件感知优化

架构发展呈现"专业化"与"通用化"并进趋势，既出现针对视觉、语言的专用拓扑，也涌现出基于Transformer的统一建模范式，推动人工智能从单任务工具向通用计算平台演进。

神经网络架构 神经网络架构是人工神经网络的结构化设计，决定神经元如何分层排列、连接和组织以实现特定计算目标。其演进过程体现为从基础前馈结构到复杂专用模型的演变。 前馈神经网络 采用单向分层结构：输入层接收数据，隐藏层进行特征变换，输出层生成结果 数据严格向前传播，无循环连接（如多层感知机MLP） 适用场景：手写数字识别（MNIST）、简单分类任务 缺陷：无法处理序列数据，参数效率较低 卷积神经网络 引入卷积核实现参数共享，通过滑动窗口提取局部特征 池化层降低空间维度，增强平移不变性 典型架构：LeNet-5→AlexNet→ResNet 突破领域：图像分类、目标检测、医学影像分析 循环神经网络 引入定向循环处理序列数据，隐藏状态传递历史信息 面临梯度消失/爆炸问题，长程依赖捕捉能力有限 改进方案： 长短期记忆网络（LSTM）用门控机制选择记忆 门控循环单元（GRU）简化门控结构 应用领域：文本生成、股票预测、语音识别 注意力机制 突破固定长度编码瓶颈，动态分配计算资源 核心思想：通过查询-键值对实现上下文感知 自注意力机制允许序列元素直接交互 催生Transformer架构，奠定大语言模型基础 混合架构 卷积-循环混合：CNN特征提取 + RNN时序建模 注意力增强：Transformer-XL处理超长序列 多模态架构：CLIP（图像-文本对齐）、DALL·E（文本到图像生成） 神经符号系统：结合神经网络与符号推理 架构搜索演进 自动化机器学习（AutoML）实现结构优化 神经架构搜索（NAS）通过强化学习探索设计空间 一次性架构（One-Shot NAS）大幅降低计算成本 当前方向：可微分架构搜索、硬件感知优化 架构发展呈现"专业化"与"通用化"并进趋势，既出现针对视觉、语言的专用拓扑，也涌现出基于Transformer的统一建模范式，推动人工智能从单任务工具向通用计算平台演进。