A. 有哪些深度神经网络模型
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。
递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。
关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。
B. 机器学习与深度学习中的神经网络,卷积神经网络,rnn,cnn,gr
机器学习是人工智能的一个分支，神经网络和深度学习是机器学习的子领域。神经网络作为深度学习算法的基石，构成了深度学习的支柱，但并非完全等同于深度学习。
神经网络，或称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的组成部分，并且是深度学习算法的核心。深度学习强调神经网络的深度，即层数的多寡。深度神经网络通常包括三层或更多层，从输入到输出形成单向流动。反向传播技术允许网络从输出逆向调整至输入，以优化权重，提高模型性能。
神经网络的工作原理直观：通过输入数据，调整激活函数，优化训练数据，最终得出结论。
卷积神经网络（CNN）在神经网络的基础上，引入了有效的特征学习层，包括卷积层、池化层以及激活层。这些层的加入使得网络能够更高效地学习特征，从而实现深度学习。通常提及的深度学习，指的是包括CNN在内的新结构以及新方法，如ReLU激活函数，解决了传统神经网络难以解决的问题。
卷积神经网络的基本架构包含输入层、隐藏层（卷积层、池化层）和输出层（全连接层）。卷积层和池化层用于提取特征，激活层则增加非线性，全连接层用于分类决策。
循环神经网络（RNN）专为序列数据设计，捕捉序列之间的关系特征，输出序列形式的结果。门控循环单元（GRU）是RNN的改进版，通过简化结构和计算，有效解决长序列的语义关联问题，同时缓解梯度消失或爆炸现象。
GRU的核心结构分为更新门和重置门，首先计算门值，用于控制上一时间步信息的利用程度。之后进行基本的RNN计算，利用这一过程更新隐含状态，保留关键信息，确保模型性能稳定。