**多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）： **
特点：每一层的每一个神经元都与上一层的每一个神经元全连接，权重独立于每个连接，不存在权重共享。
权重共享：否。
全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）：
特点：卷积层的权重在输入的不同位置上共享，即卷积核在整个图像上滑动并应用相同的权重。
权重共享：是的
使用RNN为基本单位的LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）：
特点：LSTM 是一种特殊的递归神经网络（RNN），其权重在时间步长上共享，即在不同的时间步长里使用相同的权重矩阵进行运算。
权重共享：是的，沿时间维度上共享权重。
ResNet50：
特点：是一种深度残差网络（Residual Network），主要由卷积层组成，卷积层的权重在输入的不同位置上共享。
权重共享：是的。
