典型的深度学习网络有哪些

深度学习网络有许多种类，下面是一些典型的深度学习网络：

1. 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）：由多个隐藏层组成的前馈神经网络，常用于图像分类、语音识别等任务。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：专门用于处理具有网格结构的数据，如图像。它通过卷积层和池化层来提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类。

3. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：适用于序列数据的神经网络，能够处理具有时间依赖关系的数据。它可以记忆之前的信息，并在当前时间步骤中进行决策。

4. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：一种特殊类型的RNN，通过门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，更适合处理长序列数据。

5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：由生成器和判别器组成的网络，通过对抗学习的方式来生成逼真的样本。它在图像生成、图像增强等任务中表现出色。

以上只是一些典型的深度学习网络，实际上还有很多不同类型的网络结构，如残差网络（Residual Networks, ResNet）、注意力机制（Attention Mechanism）等。选择适当的网络结构取决于具体的任务和数据特征。