深度学习中的堆叠与非堆叠架构

是指神经网络中的层级结构。

在深度学习中，神经网络通常由多个层级组成，每个层级都包含多个神经元。这些层级可以按照不同的方式组织，其中包括堆叠和非堆叠架构。

1. 堆叠架构（Stacked Architecture）：堆叠架构是指将多个层级按顺序堆叠在一起的结构。每个层级的输出作为下一个层级的输入，通过这种方式逐层传递信息和特征。堆叠架构可以增加网络的深度，从而提高模型的表达能力和学习能力。常见的堆叠架构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
2. 非堆叠架构（Non-Stacked Architecture）：非堆叠架构是指神经网络中的层级之间存在跳跃连接或者分支连接的结构。这种连接方式可以使得信息在网络中更快地传递和共享，从而提高网络的效率和性能。非堆叠架构常用于一些特殊的网络结构，如残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention Mechanism）。

堆叠和非堆叠架构在深度学习中都有各自的优势和应用场景。堆叠架构适用于处理具有时空结构的数据，如图像、视频和语音等。非堆叠架构则适用于处理具有长期依赖关系的序列数据，如自然语言处理和语音识别等。

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