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现代企业的目标是让计算机像人脑一样理解和使用人工智能语言。为了实现这一目标，已经取得了多项进步，其中 NLP（自然语言处理）发挥了重要作用。

在“Transformer 模型与神经网络”的比较中，传统的神经网络是机器学习和深度学习模型的基础，而 Transformer 模型则改变了整个行业。

阅读本文以了解这些技术方法之间的关键区别，这将有助于企业领导者了解它们的潜力和影响。

什么是传统神经网络？
传统神经网络一直是人工智能的支柱，也是开发现代人工智能的基础。这些 加纳 whatsapp 数据 网络具有不同的架构，每种架构都旨在解决一个问题。其中包括：


FNN： 前馈神经网络
CNN： 卷积神经网络
RNN： 循环神经网络
上述神经网络在处理大规模数据和理解复杂关系方面存在局限性。这为更先进的架构（称为Transformer 模型）铺平了道路。

传统神经网络的主要类型
传统的神经网络有几种主要类型：

前馈神经网络： 这是最简单的神经网络。数据从输入流向输出，单向流动。它们适合执行分类和回归等简单任务。
卷积神经网络： 卷积神经网络在图像处理中应用广泛。卷积神经网络能够使用卷积层，因此在处理计算机视觉任务时非常高效。
循环神经网络： 用于处理顺序数据。它们保持隐藏状态，以捕获来自前一个时间步骤的信息，因此可用于语言建模和语音识别任务。