RNN经典的模型有哪些？每个模型的网络结构是什么？FNN经典的模型有哪些？每个模型的网络结构是什么？CNN典型的模型有哪些？每个模型的网络结构是什么？

RNN经典的模型包括：

1. Vanilla RNN（Simple RNN）：它是最简单的RNN模型，每个时间步都有一个隐藏状态，网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。

2. LSTM（Long Short-Term Memory）：它是一种特殊的RNN，旨在解决长期依赖的问题。它包括输入门、遗忘门和输出门，以及一个记忆单元，网络结构比Vanilla RNN更复杂。

3. GRU（Gated Recurrent Unit）：它也是一种特殊的RNN，旨在解决长期依赖的问题。它比LSTM更简单，只包括更新门和重置门，以及一个隐藏状态。

FNN经典的模型包括：

1. MLP（Multilayer Perceptron）：它是最基本的前馈神经网络，由一个或多个全连接的隐藏层和一个输出层组成。

2. CNN（Convolutional Neural Network）：实际上，CNN也可以看作是一种前馈神经网络，但它特别适用于处理图像，包括卷积层、池化层和全连接层等。

3. Autoencoder：它是一种无监督学习的前馈神经网络，旨在学习数据的压缩表示。它由编码器和解码器组成，其中编码器将数据压缩为一个隐藏状态，解码器将隐藏状态解码为原始数据。

CNN典型的模型包括：

1. LeNet：它是最早的CNN模型之一，由卷积层和池化层组成，用于手写数字识别。

2. AlexNet：它是第一个在ImageNet上获得显著改进的CNN模型，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。

3. VGGNet：它是一种非常深的CNN模型，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。它有多个版本，其中VGG16和VGG19最为著名。

4. ResNet：它是一种非常深的CNN模型，解决了网络越深性能越差的问题，通过残差块来实现。它有多个版本，其中ResNet50和ResNet101最为著名。