深度学习 1.0 · 三大经典架构 ① CNN 卷积 · 图像 ② RNN 循环 · 序列 ③ GAN 对抗 · 生成 Input 图像 Conv 卷积 提局部特征 Pool 下采样 FC 分类 边缘 → 纹理 → 部件 → 物体 → 类别 里程碑：LeNet → AlexNet → ResNet → YOLO ResNet 关键 = 残差学习 + 跳连，让网络做到极深 x F(x) + relu( F(x) + x ) x 跳连直达（shortcut） 隐藏状态 h 沿时间步横向传递，处理序列 情感：褒义 Many-to-one Many-to-many · 语音识别 逐帧输出有重复，CTC 用空白符 ∅ 对齐并折叠 你 你 ∅ 好 好 你 好 折叠重复 · 消歧义 z N(0,1) 噪声 生成器 G 努力造假图 假图 x̂ 真图 判别器 D 辨真 / 假 真 ? 假 ? 对抗博弈 → G 学会模拟真实数据分布