深度学习的网络模型主要有那些

深度学习的网络模型种类繁多，其中一些主流的模型包括：

1. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）**：最基础的模型，数据按顺序从前到后流动，没有反馈连接，如全连接层（Dense）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）中的简单RNN。

2. **卷积神经网络（CNN）**：主要用于图像处理，通过局部感受野和权重共享减少参数量，常用于图像分类、物体检测等。

3. **循环神经网络（RNN）**：在序列数据上表现出色，特别适合处理时间序列，如语言模型和机器翻译。

4. **长短期记忆网络（LSTM, Gated Recurrent Unit, GRU）**：是RNN的变种，解决了长期依赖问题，增强了对序列数据的记忆能力。

5. **自编码器（Autoencoder, AE）**：用于无监督学习和特征提取，包括基本的AE、变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）中的自编码器。

6. **递归神经网络（Recursive Neural Networks, RNNS）**：适用于树状或嵌套结构的数据，如自然语言语法解析。

7. **注意力机制（Attention Mechanisms）**：在Transformer模型中引入，用于处理序列输入并增强模型对关键部分的关注。

8. **Transformer**：主要应用于序列到序列的任务，如机器翻译，其基于自注意力机制，改变了传统RNN的计算方式。

9. **深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）**：多层受限玻尔兹曼机组成的层次模型，用于特征学习和预训练。

10. **生成对抗网络（GANs）**：由生成器和判别器组成，用于生成逼真的新数据，如图像、音频等。

这些模型不断发展，还有许多结合了不同原理的新型网络结构，如混合模型、注意力与卷积的结合等。