常见神经网络模型及算法

常见的神经网络模型和算法包括：

1. **感知机** (Perceptron)：最简单的二分类线性模型，主要用于逻辑回归和基础神经网络的学习。

2. **多层感知机** (Multilayer Perceptron, MLP)：包含多个隐藏层的前馈神经网络，可以解决非线性问题，如图像识别、文本分类等。

3. **卷积神经网络** (Convolutional Neural Network, CNN)：专为处理网格状数据设计，常用于图像识别和计算机视觉任务，如AlexNet、VGG、ResNet等。

4. **循环神经网络** (Recurrent Neural Network, RNN) 和 **长短时记忆网络** (Long Short-Term Memory, LSTM): 对序列数据有良好的建模能力，广泛应用于自然语言处理(NLP)中的语言模型和机器翻译。

5. **生成对抗网络** (Generative Adversarial Networks, GANs)：由两个神经网络组成，一个生成器试图创建逼真的样本，另一个判别器负责区分真实样本和假样本，常用于图像生成。

6. **自编码器** (Autoencoder)：一种无监督学习模型，用于数据压缩和特征提取，也有变种如稀疏自编码器、深度自编码器等。

7. **Transformer**：源于自然语言处理领域，通过自注意力机制解决了长距离依赖问题，最知名的应用是BERT和GPT系列。

8. **强化学习** (Reinforcement Learning, RL)：通过与环境互动学习最优策略的算法，AlphaGo和DeepMind Atari游戏就是其应用实例。

每个模型都有特定的应用场景和优化方法，比如反向传播算法用于训练大部分神经网络，而Adam、SGD等优化器则用于调整权重更新过程。