在USTC-2021Spring-Introduction_to_Deep_LearningUSTC 2021春季学期深度学习导论实验中，我们深入探讨了几种重要的神经网络模型：FNN（Feedforward Neural Network）、CNN（Convolutional Neural Network）、RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。

FNN是一种前馈神经网络，它通过一个输入层、一个隐藏层和一个输出层来实现。这种网络结构简单，易于理解和实现，但可能在处理复杂问题时性能不佳。

CNN是一种卷积神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层来实现。这种网络可以自动学习图像的特征，广泛应用于图像识别等领域。

RNN是一种循环神经网络，它通过一个隐藏层和多个时间步长来实现。这种网络可以处理序列数据，如文本或语音，并捕捉到时间序列中的长期依赖关系。

LSTM是一种长短期记忆网络，它结合了RNN和门控机制，可以解决RNN的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM在自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。

BERT是一种双向编码器表示注意力机制（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它可以捕获文本中的上下文信息，并在预测任务中取得更好的效果。BERT在机器翻译、问答系统等领域得到了广泛应用。

总之，这些神经网络模型在各自的应用领域中都取得了显著的成果，为我们提供了强大的工具来解决各种复杂的问题。USTC 2021春季学期 深度学习导论实验：FNN，CNN，RNN，LSTM，BERT，GCN