深度学习方法发展历程

深度学习是人工智能领域的重要分支，其方法经历了从传统神经网络到复杂网络结构的持续演进。深度学习方法发展历程，具体是全连接神经网络NN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、基于注意力机制的神经网络Transformer、图神经网络GNN。全连接神经网络（NN）是深度学习的基础结构，主要用于处理结构化数据。它由多层感知器（MLP）发展而来，通过层层连接的神经元构建非线性映射。