比较火的神经网络模型

近年来，有许多神经网络模型因其出色的表现和广泛应用而备受瞩目，以下是其中一些较为流行的：

1. **Transformer**：由Google在2017年提出的Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，特别是通过自注意力机制解决了长序列建模的问题，它在机器翻译、文本生成等任务上表现出色。

2. **BERT/BERT-like**：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个预训练的语言模型，之后的模型如RoBERTa、ALBERT和T5都是在此基础上发展而来，它们通过大规模无监督学习获得了丰富的语言理解能力，能应用于各种下游任务。

3. **ResNet**：Residual Networks（残差网络）是深度卷积神经网络的一个重要进展，特别是在计算机视觉领域，ResNet通过引入残差块解决深度网络训练过程中的梯度消失问题。

4. **GANs (Generative Adversarial Networks)**：生成对抗网络用于生成逼真的图像、视频甚至音频，它的两个组成部分——生成器和判别器相互竞争，共同提升了生成样本的质量。

5. **Autoencoders**：尤其是变分自动编码器（VAE）和自回归流（如Real NVP），常用于数据压缩和生成新样本。

6. **U-Net**: 这是一种结构化的卷积神经网络，在医学影像分析、遥感图像分割等领域非常流行。