【摘 要】
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近年来深度学习在众多领域都有突出表现并展现出巨大应用潜力。神经网络模型是深度学习的重要载体,因此有必要对其进行深入分析。然而神经网络模型发展至今,呈现出种类多样化、应用专有化等特点,例如有用于目标检测的YOLO系列模型、机器翻译的Transformer系列模型等。本文试图通过对几种主要神经网络经典模型的剖析,找到一条了解深度学习的高效路径。本文首先对深度学习的发展进行概述;然后分别对卷积神经网络（
【基金项目】
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宁夏自治区科技创新团队柔性引进人才（2021RXTDLX14）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（1610132020014）资助项目；
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近年来深度学习在众多领域都有突出表现并展现出巨大应用潜力。神经网络模型是深度学习的重要载体,因此有必要对其进行深入分析。然而神经网络模型发展至今,呈现出种类多样化、应用专有化等特点,例如有用于目标检测的YOLO系列模型、机器翻译的Transformer系列模型等。本文试图通过对几种主要神经网络经典模型的剖析,找到一条了解深度学习的高效路径。本文首先对深度学习的发展进行概述;然后分别对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、图神经网络（GNN）从模型介绍、原理分析、网络训练、模型改进方面进行详细阐述;最后对上述神经网络模型进行总结并对深度学习未来发展进行展望。
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