學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時，可以從以下幾個模型框架開始入手練習(xí)！

　　感知機模型：感知機是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，它是一種單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理二分類問題。從感知機模型開始學(xué)習(xí)，可以理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和模型結(jié)構(gòu)。

　　多層感知機模型：多層感知機模型是感知機模型的拓展，它具有多個隱藏層，能夠處理更加復(fù)雜的問題。從多層感知機模型開始學(xué)習(xí)，可以學(xué)習(xí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)以及基本的優(yōu)化方法。

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專門處理圖像和視頻等高維數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它利用了卷積操作和池化操作來減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和計算量，提高了圖像識別的準(zhǔn)確率。從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始學(xué)習(xí)，可以深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有記憶能力，能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進行建模和預(yù)測。從循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始學(xué)習(xí)，可以學(xué)習(xí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理和語音識別等領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型：生成對抗網(wǎng)絡(luò)是一種基于博弈論的模型，它由一個生成網(wǎng)絡(luò)和一個判別網(wǎng)絡(luò)組成，能夠生成逼真的圖像和文本等數(shù)據(jù)。從生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型開始學(xué)習(xí)，可以了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生成領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　當(dāng)然，以上只是建議，你可以根據(jù)自己的興趣和需求來選擇相應(yīng)的模型框架進行學(xué)習(xí)。

其中，目前市面上主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架，推薦大家使用tensorflow。搭配Nvidia公司的GPU產(chǎn)品做配合訓(xùn)練。