1. 全连接神经网络（Fully Connected Network）
通俗比喻：像一个事无巨细的“投票委员会”。
工作原理：
假设你要判断一张图片是不是猫，全连接网络会让图片的每个像素（比如1000个像素）都参与“投票”。每个像素会和其他所有像素“交头接耳”（通过权重连接），最后大家集体决定结果。结构特点：
每层神经元全部互相连接，像一张密不透风的网。
输入层（原始数据）→ 隐藏层（中间决策）→ 输出层（最终结果）。
PyTorch 示例：
model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(1000, 512), # 输入1000像素，输出512个中间特征 torch.nn.ReLU(), # 激活函数（类似“少数服从多数”） torch.nn.Linear(512, 1) # 输出是否为猫（0或1） )应用场景：
适合简单任务（比如房价预测、二分类），但面对图像、语音等复杂数据时效率低下（参数太多）。
缺点：
参数爆炸：1000像素输入+512神经元的隐藏层 → 1000×512=51.2万个参数！
无视空间关系：把图片“拍扁”成像素，分不清耳朵和尾巴的位置关系。
2. 卷积神经网络（CNN）
通俗比喻：像拿放大镜找特征的“侦探”。
工作原理：
还是判断图片是不是猫，CNN会拿一个小放大镜（卷积核）在图片上滑动，专注局部特征（比如边缘、眼睛形状）。多个放大镜分工合作，有的找胡须，有的找耳朵，最后汇总线索。结构特点：
卷积层：放大镜扫描局部区域，输出特征图（类似“线索记录本”）。
池化层：压缩特征图，保留关键信息（比如“最大池化”只留最明显特征）。
全连接层：最后综合所有线索做判断。
PyTorch 示例：
model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3), # 输入3通道（RGB），用16个放大镜扫描 torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(2), # 压缩特征图尺寸 torch.nn.Flatten(), # 拍扁数据进全连接层 torch.nn.Linear(16*14*14, 1) # 输出是否为猫 )核心优势：
参数共享：同一个放大镜扫描全图，参数量远小于全连接。
保留空间信息：知道猫耳朵在左上角，尾巴在右下角。
应用场景：
图像识别（人脸、物体检测）、视频分析、甚至围棋AI（AlphaGo用CNN看棋盘）。
3. 循环神经网络（RNN）
通俗比喻：像有记忆的“传话游戏玩家”。
工作原理：
如果要理解一句话：“我昨天吃了苹果，它很甜”。RNN会逐词处理，同时记住前面内容：“吃了苹果”→“它”指代苹果→判断“甜”合理。每个步骤的输出和记忆（隐藏状态）传递给下一步。结构特点：
循环结构：每个时间步处理一个输入（如一个词），并更新记忆。
隐藏状态：相当于大脑的短期记忆，传递上下文信息。
PyTorch 示例：
class SimpleRNN(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.rnn = torch.nn.RNN(input_size=100, hidden_size=64) # 输入维度100，隐藏状态64 self.fc = torch.nn.Linear(64, 10) # 输出10个类别（如情感分类） def forward(self, x): out, hidden = self.rnn(x) # out保存每一步输出，hidden是最终记忆 return self.fc(out[-1]) # 用最后一步输出做分类核心优势：
处理变长序列：句子可长可短。
时间依赖性：理解“因为...所以”的逻辑关系。
应用场景：
文本生成、机器翻译、股票预测、语音识别。
缺点：
长期记忆差：句子太长时，可能忘记开头内容（改进方案：LSTM、GRU）。
计算慢：必须逐个处理序列，无法并行。
对比总结
最终建议：
选全连接：数据简单且无空间/时序关系（如Excel表格预测）。
选CNN：处理图像、视频或任何带空间规律的数据。
选RNN/LSTM：处理语言、语音、时间序列（如股票、传感器数据）。