体系结构影响机器学习的方式有多种：
1. 神经网络体系结构：神经网络体系结构的灵感来自人脑的结构，它由相互连接的神经元组成。随着时间的推移，神经网络的架构已经变得更加复杂，允许使用更高级的机器学习算法。
2. 卷积神经网络 (CNN)：CNN 是一种广泛用于图像识别和分类的神经网络架构。CNN 的架构旨在识别图像中的模式和形状，这对于识别图像中的对象至关重要。
3. 递归神经网络 (RNN)：RNN 是另一种神经网络架构，用于涉及顺序数据的任务，例如语音识别或语言翻译。RNN 的架构允许它们记住和分析数据的顺序，这使得它们对于需要上下文分析的任务非常有用。
4. 生成对抗网络 (GAN)：GAN 是一种神经网络架构，用于生成新数据，例如图像或音乐。GAN 的架构涉及两个相互竞争的网络，一个生成数据，另一个区分数据的真伪。
总的来说，架构在塑造机器学习算法的发展方面发挥了至关重要的作用，允许更高级和复杂的应用程序。
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