深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析

深度学习领域三大核心神经网络架构——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)各具特色，共同推动着人工智能技术的边界。

• CNN凭借其局部感受野和参数共享机制，在图像分类与目标检测领域展现出卓越性能；
• RNN通过循环结构有效处理序列数据，在文本生成等任务中发挥重要作用；
• GAN则利用生成器与判别器的对抗博弈，生成逼真数据。

这三大架构在各自领域不断演进，形成了一系列经典模型与创新应用，成为当代深度学习技术的基石。

一、卷积神经网络(CNN)：图像处理的基石

卷积神经网络(CNN)是专门针对图像数据设计的深度学习架构，通过层次化的特征提取机制，能够自动学习图像中的空间关系。CNN的核心结构主要包括输入层、卷积层、池化层、激活层、全连接层和分类层。

卷积层通过可学习的滤波器(卷积核)对输入数据进行局部感知，捕捉边缘、角点、纹理等基础特征，随着网络深度增加，这些基础特征被组合形成更复杂的抽象特征。

池化层则通过最大值池化或平均值池化对特征图进行下采样，降低数据维度，减少计算复杂度，同时增强模型对特征位置变化的不变性。