现在有什么著名有用的深度学习默写

当谈到著名的深度学习模型时，以下是一些被广泛应用和认可的模型：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN是一种专门用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像特征并进行分类或回归。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：RNN是一种适用于序列数据处理的度学习模型。它通过循环连接来处理序列中的时序信息，常用于自然语言处理、语音识别等任务。

3. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：LSTM是一种特殊类型的RNN，通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够更好地捕捉长期依赖关系。

4. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型。生成器试图生成逼真的样本，而判别器则试图区分真实样本和生成样本，二者通过对抗训练不断提升性能。

5. 转移学习（Transfer Learning）：转移学习是一种利用已经训练好的模型在新任务上进行迁移学习的方法。通过在源任务上学习到的知识，可以加速和改善在目标任务上的学习效果。