深度学习常用网络模型

深度学习中常用的网络模型有很多种，以下是一些常见的网络模型：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：主要用于图像和视频处理任务，通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理或时间序列分析。RNN系列模型包括基本循环神经网络（Vanilla RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等。

3. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式生成逼真的样本。GAN常用于图像生成、图像转换和增强学习等领域。

4. 自编码器（Autoencoder，AE）：通过训练使得输入数据重构输出，在无监督学习中常用于特征提取和数据压缩。

5. 注意力机制（Attention Mechanism）：在序列相关任务中，通过给予重要元素更高的权重，实现对序列信息的关注和选择性处理。

6. 深度强化学习网络（Deep Reinforcement Learning Networks，DRLN）：结合深度学习和强化学习的方法，用于解决复杂的决策问题，如围棋、游戏等。

这只是一小部分常用的深度学习网络模型，还有许多其他模型，如Transformer、BERT、VGG、ResNet等。不同的任务和数据类型可能适用不同的网络模型。