深度学习架构有哪些类型及如何选择？

深度学习作为机器学习的重要分支，已发展出多种适应不同任务和数据特性的架构类型。从最早的全连接网络到如今的Transformer，深度学习架构的演进体现了AI领域对效率和性能的不懈追求。

前馈神经网络

前馈神经网络是最基础的深度学习架构，其信息流严格单向传递，没有任何循环或反馈连接。

• 多层感知机：由输入层、隐藏层和输出层构成，适合处理结构化数据
• 应用场景：房价预测、客户分类等表格数据任务
• 局限性：无法处理序列数据和空间依赖关系

卷积神经网络

卷积神经网络通过共享权重和局部连接显著降低参数数量，在图像处理领域表现卓越。

卷积层、池化层和全连接层的组合，使CNN能够有效捕捉图像的局部特征和空间层次结构。

循环神经网络

循环神经网络通过引入循环连接，使得网络能够处理变长序列数据并保留历史信息。

• 传统RNN：简单的循环结构，但存在梯度消失问题
• LSTM：门控机制有效控制信息流动，擅长长序列建模
• GRU：简化版LSTM，参数更少，训练更快

Transformer架构

Transformer基于自注意力机制，完全摒弃了循环和卷积结构，在自然语言处理领域引发革命。

其核心创新在于多头自注意力机制，能够并行处理序列中的所有位置，极大提升了训练效率。从BERT到GPT系列，基于Transformer的模型已成为NLP任务的主流选择。

生成式对抗网络

GAN由生成器和判别器组成，通过两者间的对抗训练学习数据分布，主要用于生成任务。

“最大最小博弈”的训练理念使GAN能够生成极其逼真的样本，但也面临着训练不稳定的挑战。

深度学习架构选择策略

选择合适的深度学习架构需要考虑多个维度因素，下面是系统的选型框架：

依据任务类型选择

• 图像分类/检测：优先考虑CNN及其变体（ResNet、EfficientNet）
• 序列数据处理：文本、时序数据选择RNN/LSTM或Transformer
• 生成任务：图像生成使用GAN或扩散模型，文本生成选用GPT系列
• 推荐系统：深度因子分解机、Wide & Deep模型

依据数据特性选择

依据资源约束选择

实际部署环境中，计算资源、推理延迟和功耗都是重要考量因素。

• 计算资源有限：选择轻量级架构（MobileNet、SqueezeNet）
• 实时性要求高：考虑推理速度更快的模型
• 模型可解释性重要：适当牺牲性能选择结构更透明的架构

深度学习架构发展趋势

当前深度学习架构正向更加高效、通用和自适应的方向发展。注意力机制的泛化应用、神经网络架构搜索的成熟，以及大模型与小模型协同的混合架构，都代表着未来的重要趋势。选择合适的架构不仅要考虑当前需求，还需要关注技术的演进路径。