2017年之后出现的神经网络

自2017年以来，出现了许多新的神经网络模型和技术，以下是其中一些重要的：

1. Transformer模型：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，首次在2017年被提出，并在许多自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要和问答系统等。

2. GAN模型：GAN（Generative Adversarial Networks）是一种生成模型，其目标是训练一个生成器和一个判别器，从而生成接近真实样本的假样本。GAN在图像生成、视频生成和音频生成等领域取得了很大的成功。

3. Variational Autoencoder模型：VAE（Variational Autoencoder）是一种生成模型，其目标是学习数据的概率分布，从而生成新的样本。VAE在图像生成、音频生成和文本生成等领域也取得了很大的成功。

4. ResNet模型：ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，其引入了残差学习的思想，可以训练非常深的神经网络。ResNet在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了很大的成功。

5. LSTM模型：LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络，其可以学习时间序列数据的长期依赖关系，被广泛应用于文本生成、语音识别和机器翻译等领域。

6. Attention模型：Attention机制是一种在神经网络中引入注意力机制的方法，可以将网络的重点放在输入序列中的重要部分。Attention机制在机器翻译、图像描述和自然语言推理等领域取得了很大的成功。

相关问题

图神经网络的国内外历史现状分析

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图形数据的机器学习模型。其历史可以追溯到20世纪80年代，当时提出了一些基于图的机器学习算法，如递归神经网络（Recursive Neural Networks，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。但是，GNN的发展直到近年来才得到了广泛的关注和研究。

国外方面，GNN的研究始于2005年，当时Scarselli等人提出了一种基于递归神经网络（RNN）的图神经网络模型。之后，GNN在社交网络、化学、物理等领域得到了广泛的应用和研究。2017年，Kipf和Welling提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）的模型，被认为是GNN发展的重要里程碑之一。此后，GNN在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用也不断涌现。

国内方面，GNN的研究相对较晚。2018年，清华大学的李宏毅教授团队提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）的模型，将其应用于中文分词任务中，取得了不错的效果。此后，国内也涌现出了一批研究GNN的学者和团队，研究涵盖了社交网络、交通网络、药物发现等多个领域。

总体来说，GNN的发展呈现出迅猛的态势，其应用领域也在不断扩展。未来，GNN将会在更多的领域得到应用，同时也需要解决模型可解释性、泛化能力等问题。

目前性能最好的深度神经网络结构是什么

目前性能最好的深度神经网络结构是Transformer。Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络结构，由 Google 在 2017 年提出，用于机器翻译任务。自从出现之后，Transformer 在自然语言处理领域的各种任务中都表现出了很好的性能，包括机器翻译、文本摘要、问答系统等。Transformer 结构的优点是可以处理变长的输入序列，而且可以并行计算，因此在处理长文本时具有很大的优势。