深度学习卷积神经网络与循环神经网络的结构及应用详解：从基础概念到股票预测系统设计卷积神经网络

内容概要：本文档详细介绍了卷积神经网络（CNN）及其在深度学习中的应用，从深度学习的概念出发，对比传统BP算法，强调了深度学习自动提取特征的能力。接着深入讲解了CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等基本单元的工作原理，以及感受野的概念。文中还列举了几个经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet和深度残差网络，阐述了它们的特点和优势。此外，文档也探讨了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门限循环单元（GRU）的原理及其应用场景，特别是它们在处理序列数据上的优势。最后，简要介绍了几种流行的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Keras等，并对比了它们的优缺点。 适合人群：对深度学习有一定了解，希望深入了解卷积神经网络和循环神经网络原理的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①理解CNN和RNN的基本结构和工作原理；②掌握不同深度学习框架的特点和适用场景；③学习如何应用这些网络进行图像分类、目标检测、序列数据分析等任务。 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合了实际案例，如基于卷积的股票预测和基于LSTM的电商秒杀业务预测，帮助读者更好地理解如何将理论应用于实践。此外，文档中还涉及了一些优化技巧，如防止过拟合的方法（L1/L2正则化、Early Stopping、Dropout）和梯度下降的不同变种（BGD、SGD、MBGD）。