今天咱们来聊聊深度学习模型的那些经典架构，深度学习这几年发展得飞快，从最基础的神经网络到能生成艺术品的AI，都离不开这些聪明架构的设计。别担心，我会用大白话讲清楚，不会扔一堆公式给你。咱们从头说起，顺着逻辑走，每个部分都会配上图，让你一看就懂。走起！
先说说最基础的家伙——多层感知机（MLP），也叫全连接神经网络。这玩意儿就像深度学习的入门砖头，结构简单得像搭积木：输入层扔数据进去，中间几层隐藏层层层计算，每个神经元都跟上一层的每个家伙连着线（全连接），最后输出层吐出结果，比如是猫还是狗。为什么叫感知机？因为它能“感知”数据间的非线性关系，通过激活函数（如ReLU）来弯弯绕绕地学。优点是上手容易，小数据集上预测房价或分类东西挺准。但缺点也大：数据维度一高（比如直接处理图片），参数就多得吓人，训练慢还容易过拟合。现在MLP很少独当一面，但常做其他模型的“收尾官”。来看张图，帮你可视化一下这个结构：
好了，基础铺垫完了，咱们聊聊图像处理的王者——卷积神经网络（CNN）。为什么需要CNN？因为MLP对图片太傻了，它不管像素的位置关系，全都一股脑儿连上，浪费资源。CNN就聪明了，它用“卷积核”像扫描仪一样在图片上滑来滑去，专门抓局部特征，比如边缘、颜色块啥的。然后池化层把这些特征压缩一下，减少计算量，最后全连接层整合全局信息做决策。想想看，CNN让AI能认出猫的胡须和狗的尾巴，还对平移、缩放有点不变性。经典模型有AlexNet（2012年爆火，开启深度学习热潮）、ResNet（加了残差连接，能堆上百层不崩）。现在图像分类、物体检测、脸部识别都靠它。缺点？计算量大，得用GPU。来张CNN的架构图，直观感受下：
从图像跳到序列数据，这时候**循环神经网络（RNN）**就上场了。RNN的亮点是“有记忆”——不像CNN或MLP一次性处理，它能记住前面的信息，适合处理前后有依赖的东西，比如一句话的前半句影响后半句。基本结构是每个步骤的输出都喂回自己，形成循环。但基础RNN容易忘事儿（梯度消失问题），于是LSTM和GRU变体出来了，加了“门控”机制：输入门决定加啥新记忆，遗忘门决定扔啥旧的，输出门决定吐啥。结果呢？RNN在语音识别、机器翻译、股票预测上大放光彩，虽然现在被Transformer抢镜，但实时序列任务还是它的天下。缺点是顺序计算慢，不能并行。看看这张RNN和LSTM的图，帮你脑补循环过程：
说到RNN的痛点——训练慢，这就引出了革命性的Transformer。2017年谷歌一篇论文《Attention is All You Need》直接颠覆了序列处理：不用循环，用“自注意力”机制，一口气算出所有元素间的关系，谁和谁重要，一目了然。结构分编码器和解码器，多头注意力让它多角度看问题，还加位置编码记住顺序。Transformer训练快、并行强，能处理超长序列。现在BERT干理解任务，GPT系列搞生成式AI，像ChatGPT、Grok都基于它。甚至图像领域ViT把图片切块也用Transformer。缺点是吃数据和计算资源，但谁让它这么牛呢？来张Transformer的经典图，感受下注意力头的魔力：
聊完这些“学东西”的模型，咱们转到“造东西”的——生成对抗网络（GAN）。GAN超有趣，像两个AI在PK：生成器从随机噪声造假数据（比如假图片），判别器负责鉴别真假。俩人互相骗、互相学，到最后生成器能造出以假乱真的东西。发明人Ian Goodfellow 2014年提出后，瞬间火了。优点是生成质量高，能做图像合成、风格迁移、甚至深假视频。缺点是训练不稳，容易“模式崩溃”——生成器偷懒，老输出一样的东西。经典如StyleGAN，生成的人脸逼真到吓人。瞧瞧这张GAN的对抗图：
除了这些主流的，还有几个特别有特色的架构，值得一提。先是图神经网络（GNN）：现实中很多数据不是网格或序列，而是图状的，比如社交网络（人节点，关系边）、分子结构。GNN让节点互相传消息，聚合邻居信息，层层更新表示。结果能预测蛋白质折叠或推荐朋友。变体如GCN用卷积思想，GAT加注意力。优点是处理非结构数据强，现在药物发现、知识图谱里热门。来看张GNN的图解：
接着是自编码器（Autoencoder）：这家伙是无监督学习的代表，不需要标签，自己压缩数据（编码）再解压（解码），中间的瓶颈层学到本质特征。常用来降维、去噪图像，或者变分版VAE生成新样本。简单说，它像数据压缩机，顺便学特征。缺点是可能学到无用映射，但预训练时超有用。瞅瞅这张自编码器的结构图：
最后聊聊胶囊网络（Capsule Networks）：Geoffrey Hinton 2017年推的，针对CNN的弱点——CNN不擅长物体姿态和层次关系。CapsNet用“胶囊”向量表示实体属性（如位置、方向），动态路由算法决定低层胶囊怎么组装高层。想法很酷，能处理重叠物体，但计算量大，还没大规模流行。未来也许会补上CNN的短板。来张CapsNet的图：
总的来说，深度学习架构从MLP的简单到Transformer的复杂，就是不断解决新问题、适应新数据的过程。现在Transformer主导，但其他架构也没闲着，常混搭用。比如CNN+Transformer做视觉，GAN+Diffusion生成艺术。未来呢？谁知道，也许更高效、更解释性的模型会冒出来。如果你对哪个感兴趣，想看代码或例子，随时问我，咱们继续聊！😄
