python 神经网络模型有哪几种

Python 神经网络模型有很多种，以下是其中一些常见的类型：

1. **前馈神经网络** (Feedforward Neural Networks): 这是最基础的神经网络结构，信息仅沿单一方向流动，没有循环连接。包括全连接层（Dense）、卷积神经网络（CNN，用于图像处理）、循环神经网络（RNN, 包括LSTM和GRU，用于序列数据处理）等。

2. **卷积神经网络** (Convolutional Neural Networks, CNN): 主要用于图像识别、计算机视觉任务，通过卷积层提取特征并减少计算量。

3. **循环神经网络** (Recurrent Neural Networks, RNN): 特别适用于处理时间序列数据，如文本、语音等，通过 LSTM 和 GRU 等变种处理长距离依赖。

4. **自编码器** (Autoencoder): 一种无监督学习模型，用于数据压缩和特征学习，常用于降维和异常检测。

5. **生成对抗网络** (Generative Adversarial Networks, GANs): 由生成器和判别器组成，用于生成逼真的新样本，广泛应用于图像、视频和音频领域。

6. **Transformer** (如BERT, GPT系列): 基于自注意力机制，特别适合处理变长输入的序列到序列任务，比如自然语言处理中的机器翻译和问答系统。

7. **深度强化学习** (Deep Reinforcement Learning, DRL): 结合了神经网络和强化学习，用于解决需要决策制定的问题，如游戏策略、机器人控制等。

每个模型都有其特定的应用场景和优势。在实际应用中，可能会根据任务需求选择合适的模型组合。