常见的离散模型有哪些类型？其常用的处理方法有哪些？（2）对上述类型在实际问题中有哪些应用分别举例？

常见的离散模型包括：

1. 马尔可夫模型：描述状态转移概率，常用的处理方法为维特比算法和前向后向算法。

2. 隐马尔可夫模型：描述观测序列和状态序列之间的关系，常用的处理方法为Baum-Welch算法和Viterbi算法。

3. 贝叶斯网络模型：描述变量之间的依赖关系，常用的处理方法为贝叶斯推断算法。

4. 神经网络模型：利用神经元之间的连接关系，学习输入和输出之间的映射关系，常用的处理方法包括BP算法和RNN算法。

这些模型在实际问题中有广泛的应用，例如：

1. 马尔可夫模型可以用于自然语言处理中的语音识别、机器翻译等领域。

2. 隐马尔可夫模型可以用于语音识别、自然语言处理中的句法分析、序列标注等领域。

3. 贝叶斯网络模型可以用于医学诊断、风险评估等领域。

4. 神经网络模型可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理中的情感分析等领域。