深度学习网络结构的发展

深度学习网络结构的发展经历了多个阶段。早期的神经网络结构简单，只有几层神经元，无法处理复杂的非线性问题。随着技术的发展，深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）逐渐出现，能够处理更复杂的任务。近年来，生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等新型网络结构也得到了广泛应用。这些网络结构不仅提高了模型的性能，也为图像识别、自然语言处理等领域带来了突破性进展。未来，随着计算能力的提升和新算法的出现，深度学习网络结构将继续向更深、更复杂的方向发展。