广义端到端有哪些模型

广义端到端学习是指从原始输入到最终输出的整个过程都由一个模型完成，而不需要手动设计特征或者中间步骤。下面是一些常见的广义端到端学习模型：

1. 深度神经网络（DNN）：DNN是一种基于多层神经元的模型，通过多个隐藏层来学习输入和输出之间的复杂映射关系。它可以用于图像分类、语音识别等任务。

2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种特殊的DNN，它通过卷积操作来提取输入数据中的局部特征，并通过池化操作减少参数数量。CNN在图像处理领域表现出色，如图像分类、目标检测等任务。

3. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据。它通过记忆之前的信息来预测下一个输出，适用于自然语言处理、语音识别等任务。

4. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM在处理长序列数据时表现出色。

5. 注意力机制（Attention）：注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，它可以根据输入的不同部分赋予不同的权重，从而更好地捕捉关键信息。注意力机制广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务。

6. 生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式学习生成真实样本的能力。GAN可以用于图像生成、图像修复等任务。