目前研究使用的深度学习网络均为

基于神经网络的模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）等。这些网络都具有较强的非线性建模能力和自适应能力，可以有效地提取和学习数据中的特征信息，并用于分类、预测、图像处理、自然语言处理等任务。同时，近年来还涌现出一些新型的深度学习网络，例如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等，它们在图像生成、数据压缩等方面具有广泛的应用前景。

相关问题

基于深度学习的语音增强目前研究现状

基于深度学习的语音增强是近年来的研究热点之一，目前有很多相关的研究成果。以下是一些主要的研究现状：

1. 基于卷积神经网络（CNN）的语音增强方法，例如通过训练一个端到端的模型，从原始语音信号中提取出背景噪声，并将其消除。

2. 基于循环神经网络（RNN）的语音增强方法，例如通过训练一个序列到序列的模型，预测出给定输入语音信号的增强版本。

3. 基于生成对抗网络（GAN）的语音增强方法，例如通过训练一个生成器网络和一个判别器网络来提高语音信号的质量，同时保留语音的真实性。

4. 基于自编码器（AE）的语音增强方法，例如通过训练一个自编码器来压缩和重构语音信号，同时去除噪声。

5. 基于深度神经网络（DNN）的语音增强方法，例如通过将多个DNN组合在一起，提高语音增强的效果。

总体来说，目前研究的方向主要集中在如何更好地提取语音信号中的噪声信息，并使增强后的语音信号更加清晰和自然。

基于深度学习的网络安全入侵检测研究现状

目前，基于深度学习的网络安全入侵检测研究已经取得了很大的进展。深度学习算法可以通过学习网络流量的特征，从而识别和检测网络入侵行为。同时，深度学习还可以通过自适应学习，不断提高入侵检测的准确率和效率。但是，网络安全入侵检测是一个复杂的问题，需要综合运用多种技术手段，才能达到更好的效果。