主流神经网络快速应用指南
下表整理了主流神经网络算法的核心特性，希望能帮助您建立清晰的选择框架。
| 算法名称 | 核心原理 | 优点 | 缺点 | 典型使用场景 | 常见问题 | 解决方法 | 关键调参参数 | 具体应用举例 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 前馈神经网络 (FNN/MLP) | 信息单向传播，无反馈或循环连接，通过隐藏层进行非线性变换。 | 结构简单，训练速度快，易于实现和理解。 | 无法处理序列或时空数据，对复杂模式拟合能力有限。 | 结构化数据的分类、回归预测，如房价预测、客户流失分析。 | 容易欠拟合，难以捕捉复杂特征。 | 增加网络层数和神经元数量；引入更复杂的激活函数。 | 隐藏层数与神经元数、激活函数、学习率。 | 根据房屋面积、位置等特征预测房价；银行信用评分。 |
| 卷积神经网络 (CNN) | 通过卷积核提取空间局部特征，池化层降维，参数共享减少计算量。 | 对平移、旋转、缩放具有高度不变性，特征提取能力强大。 | 难以处理非网格数据（如文本序列），需要大量标注数据。 | 图像识别、目标检测、医学影像分析、人脸识别。 | 对数据标注质量要求高；池化可能丢失部分位置信息。 | 使用数据增强（旋转、裁剪）；采用空洞卷积或转置卷积。 | 卷积核数量与大小、池化窗口大小、网络深度（如ResNet的层数）。 | ImageNet图像分类、自动驾驶中的车辆识别、医疗影像中的肿瘤检测。 |
| 循环神经网络 (RNN) | 具有循环连接，使网络具备“记忆”，能够处理任意长度的序列数据，当前输出依赖于当前输入和前一时刻的隐藏状态。 | 专为序列数据设计，能够捕捉时间依赖性。 | 存在梯度消失/爆炸问题，难以学习长序列中的长期依赖关系。 | 语音识别、文本生成、时间序列预测。 | 梯度消失/爆炸导致难以学习长期依赖。 | 使用梯度裁剪缓解爆炸；采用LSTM、GRU等门控机制。 | 时间步长、隐藏状态维度、梯度裁剪阈值。 | 股票价格预测、语音转文本（如Siri）、生成简单的文本序列。 |
| 长短期记忆网络 (LSTM) | RNN的变体，引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态，有选择地记忆和遗忘信息，有效解决长期依赖问题。 | 能够有效捕捉长序列中的长期依赖关系，性能优于标准RNN。 | 参数更多，计算复杂度高，训练时间更长。 | 机器翻译、情感分析、股价预测等长序列建模任务。 | 计算复杂，训练资源消耗大。 | 使用轻量级变体如GRU；在适当任务中可用Transformer替代。 | 各门控的权重初始化、细胞状态维度、丢弃率（Dropout）。 | 谷歌翻译（早期版本）、生成新闻稿件、预测电力系统负载。 |
| 生成对抗网络 (GAN) | 包含一个生成器和一个判别器，通过对抗训练（最小最大博弈）学习数据分布，从而生成逼真数据。 | 能生成高质量、逼真的新数据样本，无需显式的概率分布假设。 | 训练过程不稳定，难以收敛（如模式崩溃），调试困难。 | 图像生成、图像风格迁移、数据增强、AI艺术创作。 | 训练不稳定，易发生模式崩溃（生成样本多样性低）。 | 改进目标函数（如Wasserstein GAN）；调整生成器与判别器的训练平衡。 | 生成器与判别器的结构平衡、学习率、噪声向量维度。 | 生成不存在的人脸（StyleGAN）、将照片转为油画风格（CycleGAN）、游戏场景生成。 |
| Transformer | 完全基于自注意力机制，并行处理整个序列，计算序列中任意两个位置之间的关联权重，彻底摆脱循环结构。 | 并行计算效率极高，尤其擅长处理长序列和捕捉长程依赖。 | 需要巨大的计算资源和海量训练数据，模型复杂度高。 | 机器翻译、文本摘要、大语言模型（LLM）、语音识别。 | 计算量和内存消耗随序列长度平方级增长。 | 采用稀疏注意力、局部窗口注意力等优化策略。 | 注意力头数、层数、前馈网络维度、丢弃率。 | BERT（理解任务）、GPT系列（生成任务）、ViT（图像分类）。 |
| 图神经网络 (GNN) | 专为处理图结构数据设计，通过消息传递机制聚合节点自身及其邻居的信息，学习节点和图的表示。 | 能有效处理非欧几里得空间的关系数据，具有强大的关系推理能力。 | 计算复杂度高，对图结构的质量依赖大。 | 社交网络分析、分子性质预测、推荐系统、知识图谱推理。 | 深度GNN可能出现过平滑问题（所有节点表示趋同）。 | 使用残差连接；设计更复杂的门控聚合函数。 | 消息传递的层数（邻域聚合深度）、聚合函数类型、节点嵌入维度。 | 社交网络好友推荐、药物分子活性预测（AlphaFold）、电商商品推荐。 |
💡 如何选择适合的神经网络？
面对具体问题时，可以参考以下思路进行算法选型：
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分析数据类型
- 图像、网格状数据：首选 CNN。其卷积操作天然适合提取空间特征。
- 文本、语音、时间序列：首选 Transformer（尤其长序列）或 LSTM（序列不长或资源有限时）。
- 图结构数据（如社交网络、分子结构）：唯一选择是 GNN。
- 结构化表格数据：可先从简单的 FNN/MLP 开始作为基线模型。
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明确任务目标
- 分类/回归预测：CNN, FNN, LSTM, Transformer 等都是很好的选择，具体取决于数据类型。
- 生成新数据：GAN 是生成高质量、逼真数据（尤其是图像）的经典选择。
- 学习数据的内在表示或降维：自编码器 (Autoencoder)。
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考虑资源约束
- 计算资源有限：从简单的 FNN 或小规模 CNN 开始。
- 数据量稀缺：考虑使用迁移学习（如用预训练好的CNN或Transformer模型进行微调）。
- 需要模型可解释性：需知悉神经网络普遍是“黑盒”，可解释性较差，可辅以LIME、SHAP等解释工具。