预训练神经网络模型有哪些

预训练神经网络模型是一种深度学习技术，它先在一个大规模的数据集上进行无监督或自我监督的学习，然后应用于特定任务的微调，显著提高了模型的泛化能力和效率。以下是几种常见的预训练神经网络模型：

1. **Transformer**系列：如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、RoBERTa、XLNet等，它们主要用于自然语言处理(NLP)，通过Transformer架构进行文本理解。

2. **GAN（Generative Adversarial Networks）**：生成式模型，如DALL-E、StyleGAN，用于图像生成，可以生成逼真的图片。

3. **Vision Transformer (ViT)**：专为计算机视觉设计的预训练模型，如DeiT，将图像输入直接转化为一系列的tokens。

4. **Mixture of Experts (MoE)**：如Switch Transformer，这种模型能并行处理多个部分，提高计算效率。

5. **Unet、U-Net++ 或 DeepLab**：用于图像分割的预训练模型，尤其在医学影像等领域。

6. **BERTweet、ERNIE-T**：针对社交媒体文本数据的预训练模型。

7. **Word2Vec、GloVe**: 早期的词嵌入模型，虽不是深度学习，但在NLP领域有广泛应用。

每个模型都有其特点和应用场景，可以根据实际需求选择合适的模型进行迁移学习或微调。