近年来，随着机器学习的快速崛起，很快出现新的技术更新，刚开始的多层感知机，到现在的大模型，都是大家探讨的兴趣方向，但是最值得大家感兴趣的那就是多光谱防伪技术的出现，很快各大平台都是争先恐后的集中人才开发新的方向和挖掘新的技术。

多光谱技术是什么呢，当然就是字面上的意思的由多有自然界中的各工种光源和非自然界的光源的，说大一点也就是整个宇宙中可见光源都是大家探讨多光谱方向的一个指标，那要怎么才能做到新技术的成熟和用于民用，这当然就是大家一起探讨的方向，在这里我就以防伪的方向给出啦一个小小的建议，希望可以帮助大家。

首先我们先来了解一下常用的网络：
前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）：最基本的深度学习模型，由多个神经网络层组成，通过前向传播来进行输入到输出的映射。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）：广泛应用于图像和视频处理任务，通过卷积层和池化层来提取图像中的特征。

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）：用于处理序列数据，通过循环连接来处理输入序列的依赖关系，主要包括长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）：由生成器和判别器两个神经网络组成，用于生成逼真的样本，通过生成器和判别器的对抗来提高生成样本的质量。

自编码器（Autoencoders）：通过将输入数据压缩到低维表示，再通过解码器进行重构&#x