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深度学习经典分类(算法分析与案例)目录前馈神经网络（FNN）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成模型总结与展望深度学习是人工智能的重要分支，其分类方式多样，主要可以从学习方式、模型架构和应用场景等角度进行划分。例如，按照学习方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习；按照应用场景分类，深度学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域。比如，CNN在医疗诊断中用于分析医学图像，RNN和Transformer在机器翻译和文本生成中表现优异。本文主要是从模型架构的角度来进行分类的。

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【MATLAB源码-第184期】基于matlab的FNN预测人民币美元汇率输出预测图误差图RMSE R2 MAE MBE等指标前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是最简单也是应用最广泛的人工神经网络之一。在许多领域，尤其是数据预测方面，FNN已经展现出了卓越的性能和强大的适应性。

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