深度学习网络模型有什么

深度学习网络模型有很多，以下是一些常见的模型：

1. 感知机（Perceptron）：是一种最简单的人工神经网络模型，由一个输入层和一个输出层组成。

2. 多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）：是一种最基本的前馈神经网络，由多个全连接层组成，每个层都有多个神经元。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：是一种专门用于处理图像、语音识别等问题的深度学习模型，由卷积层、池化层和全连接层等组成。

4. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型，具有记忆功能，可以处理任意长度的序列数据。

5. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：是一种特殊的循环神经网络，可以有效地解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。

6. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：是一种用于生成样本的深度学习模型，由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练来提高生成器的生成能力。

7. 自编码器（Autoencoder，AE）：是一种用于降维和特征提取的深度学习模型，由一个编码器和一个解码器组成，可以通过无监督学习来学习数据的特征表示。