目前有哪些深度神经网络模型

1. 卷积神经网络（CNN）
2. 递归神经网络（RNN）
3. 长短时记忆网络（LSTM）
4. 双向循环神经网络（BRNN）
5. 门控循环单元网络（GRU）
6. 深度信念网络（DBN）
7. 深度玻尔兹曼机（DBM）
8. 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）
9. 残差神经网络（ResNet）
10. 注意力机制（Attention）

相关问题

目前最好的深度神经网络结构

目前最好的深度神经网络结构因应用场景的不同而不同。以下是一些常用的深度神经网络结构：

1. ResNet：ResNet是微软提出的一种深度残差网络，通过残差结构解决了深层网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题，具有非常好的表现。

2. EfficientNet：EfficientNet是谷歌提出的一种高效且准确的神经网络结构，它通过自动化网络结构搜索的方式，找到了一系列复杂度和准确度均衡的神经网络结构。

3. Transformer：Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络结构，它通过自注意力机制解决了序列中长距离依赖问题，在机器翻译和语言模型等任务中取得了很好的效果。

4. GAN：GAN（Generative Adversarial Networks）是一种生成式对抗网络结构，它通过训练一个生成器和一个判别器，从而生成逼真的图像和其他类型的数据。

5. VGGNet：VGGNet是牛津大学提出的一种深度卷积神经网络结构，它通过增加网络深度和小卷积核的使用，提高了网络的表现。

总之，深度神经网络结构的选择需要根据具体的任务和数据集进行优化。

当前对于深度神经网络模型的水印保护方法有哪些

目前，对于深度神经网络模型的水印保护方法主要有以下几种：

1. 基于对抗训练的水印保护方法：通过在训练数据中注入一些特定的水印图案，然后在训练模型时，将这些图案作为噪声加入到原始数据中，使得模型学习到了这些水印的特征。在测试阶段，通过检测模型对应输出结果的变化，可以判断模型是否被盗用或复制。

2. 基于差分隐私的水印保护方法：差分隐私是一种在保护数据隐私的同时，允许数据进行分析的技术。该方法可以通过在训练数据中添加一些噪声，使得攻击者无法通过模型输出结果来推断出原始数据中的水印信息。

3. 基于量化的水印保护方法：该方法通过将模型参数进行量化，并将水印信息嵌入到量化后的模型参数中，使得攻击者无法对模型进行复制或盗用。

4. 基于模型结构的水印保护方法：该方法通过调整模型的结构，使得模型在不同的任务上表现出不同的行为，从而可以将水印信息嵌入到模型的结构中，达到保护模型安全的目的。

需要注意的是，这些方法都有各自的优缺点和适用范围，具体应该根据实际应用场景进行选择。