一、卷积神经网络（CNN）
1. **结构特性**  
   - 采用$W \ast X$卷积运算（局部连接+权值共享）  
   $$f(x) = \sigma(\sum_{i=1}^k w_i x_i + b)$$  
   - 池化层（如MaxPooling）实现空间下采样  
   - 经典结构：LeNet → AlexNet → ResNet（残差学习）

2. **应用场景**  
   - 图像分类（ImageNet Top-5错误率从25%降至2.3%）  
   - 目标检测（YOLO系列算法）  
   - 医学影像分析（病灶定位精度达98%）

二、循环神经网络（RNN）
1. **时序建模**  
   - 隐状态传递：$h_t = \tanh(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t)$  
   - 长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制解决梯度消失  
   $$\Gamma_f = \sigma(W_f[h_{t-1},x_t] + b_f)$$

2. **典型应用**  
   - 机器翻译（BLEU值提升40%）  
   - 股票预测（MSE降低至0.0032）  
   - 语音识别（LibriSpeech词错率3.8%）

三、生成对抗网络（GAN）
1. **对抗机制**  
   - 生成器$G$：$z \rightarrow \hat{x}$  
   - 判别器$D$：$P(\text{real}|x)$  
   - 目标函数：$\min_G \max_D V(D,G)$  

2. **创新应用**  
   - 图像生成（StyleGAN生成1024×1024高清人脸）  
   - 数据增强（医疗图像数据集扩增3倍）  
   - 艺术创作（AI绘画拍卖成交价43.2万美元）

**核心差异对比**  
| 网络类型 | 数据形态   | 参数效率 | 典型任务          |
|----------|------------|----------|-------------------|
| CNN      | 空间关联   | 高       | ImageNet分类      |
| RNN      | 时序序列   | 中       | 机器翻译          |
| GAN      | 分布匹配   | 低       | 图像生成          |

最新进展显示，Transformer架构（如ViT、BERT）正在重构这些传统模型的边界，但CNN/RNN/GAN仍是理解深度学习的基础范式。