总结深度学习各种网络结构【更新中...】

CNN： 总结：利用权值共享【卷积操作】将神经网络本来的全连接层替换为非全连接层，使输入可以为尺度可变的张量。 可用结构： （Max, mean）Pooling:降维; 全连接层：分类； GAN： 总结：利用两个网络对抗生成模型，生成器与辨别器，生成器输入图像，生成所需图像，辨别器辨别所需图像与生成图像，使生成器的生成图像骗过辨别器。 可用结构： CNN；(Recursive)Residual N

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