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根據(jù)計(jì)算模式的不同，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩大類：

①前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指特征計(jì)算過(guò)程中不出現(xiàn)環(huán)路的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用極為廣泛的一類模型，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，主要包括多層感知機(jī)（深度置信網(wǎng)絡(luò)、深度波爾茲曼機(jī)等）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AlexNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet等）。

②循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了解決長(zhǎng)序列帶來(lái)的特征遺忘問(wèn)題，研究人員對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，提出了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory, LSTM），主要用于自然語(yǔ)言翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等時(shí)序任務(wù)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個(gè)非線性復(fù)合函數(shù)，通過(guò)對(duì)輸入樣本（如圖像、文本、語(yǔ)音等）進(jìn)行逐級(jí)特征變換，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入的預(yù)測(cè)。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模塊是“層”，每一層都對(duì)應(yīng)于一種特定的數(shù)學(xué)變換，由于網(wǎng)絡(luò)中具有許多這樣的層，故得名深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。常見(jiàn)的層包括：

①全連接層。層內(nèi)任何輸入節(jié)點(diǎn)都與所有輸出節(jié)點(diǎn)通過(guò)可學(xué)習(xí)權(quán)重相連，可實(shí)現(xiàn)對(duì)其輸入特征的線性變換，是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種最為常用的模塊。

②非線性激活層。對(duì)輸入特性實(shí)施逐點(diǎn)非線性化的模塊，通常不包含可學(xué)習(xí)參數(shù)。常見(jiàn)的非線性激活層包括線性濾波單元（ReLU）、Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)。

③卷積層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心模塊，通常用于處理二維圖像數(shù)據(jù)。卷積層的可學(xué)習(xí)參數(shù)又稱濾波器，對(duì)圖像進(jìn)行卷積操作時(shí)，濾波器在不同空間位置實(shí)現(xiàn)參數(shù)共享，因此具有參數(shù)少和抗過(guò)擬合等優(yōu)點(diǎn)。卷積層具有多個(gè)變種，如分組卷積、膨脹卷積、深度可分離卷積等，也可以推廣至一維卷積、三維卷積等用于處理不同類型的輸入數(shù)據(jù)。

④池化層。卷積網(wǎng)絡(luò)中常用的模塊。池化層對(duì)其輸入特征圖實(shí)施下采樣操作，壓縮特征圖尺寸以達(dá)到減少計(jì)算量和增大感受野的目的。常見(jiàn)的池化操作包括最大池化和均值池化。

⑤反卷積層。又稱轉(zhuǎn)置卷積層，用于對(duì)其輸入特征圖進(jìn)行上采樣，以得到分辨率更高的特征圖。反卷積層主要用于密集預(yù)測(cè)式視覺(jué)任務(wù)（如圖像語(yǔ)義分割、光流預(yù)測(cè)、深度圖估計(jì)、圖像翻譯）和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

⑥D(zhuǎn)ropout層。對(duì)其輸入特征的不同維度進(jìn)行獨(dú)立隨機(jī)的置零操作，以減少深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的協(xié)同自適應(yīng)現(xiàn)象，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。

⑦歸一化層。對(duì)其輸入特征進(jìn)行某種形式的歸一化操作，以加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度。常見(jiàn)的歸一化操作包括批歸一化、層歸一化、權(quán)重歸一化等。

⑧損失函數(shù)層。通常置于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端，用于計(jì)算模型輸出與期望值之間的偏差。常見(jiàn)的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失、1-范數(shù)損失和平方損失等。

針對(duì)不同的任務(wù)，上述基本模塊可以通過(guò)特定的方式進(jìn)行組織，構(gòu)成不同類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方式對(duì)其泛化性能、計(jì)算效率和訓(xùn)練難度有非常重要的影響，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題。