学习神经网络技术时，可以从以下几个模型框架开始入手练习

学习神经网络技术时，可以从以下几个模型框架开始入手练习！

　　感知机模型：感知机是神经网络的基础，它是一种单层的神经网络，能够处理二分类问题。从感知机模型开始学习，可以理解神经网络的基本原理和模型结构。

　　多层感知机模型：多层感知机模型是感知机模型的拓展，它具有多个隐藏层，能够处理更加复杂的问题。从多层感知机模型开始学习，可以学习到神经网络的深度结构以及基本的优化方法。

　　卷积神经网络模型：卷积神经网络是专门处理图像和视频等高维数据的神经网络，它利用了卷积操作和池化操作来减少网络参数和计算量，提高了图像识别的准确率。从卷积神经网络模型开始学习，可以深入了解神经网络在图像处理领域的应用。

　　循环神经网络模型：循环神经网络是处理序列数据的神经网络，它具有记忆能力，能够对序列数据进行建模和预测。从循环神经网络模型开始学习，可以学习到神经网络在自然语言处理和语音识别等领域的应用。

　　生成对抗网络模型：生成对抗网络是一种基于博弈论的模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，能够生成逼真的图像和文本等数据。从生成对抗网络模型开始学习，可以了解到神经网络在生成领域的应用。

　　当然，以上只是建议，你可以根据自己的兴趣和需求来选择相应的模型框架进行学习。

其中，目前市面上主流的神经网络模型框架，推荐大家使用tensorflow。搭配Nvidia公司的GPU产品做配合训练。