我问的是有哪些神经网络模型经常在数模的使用到

常见的神经网络模型在数模中使用包括：

1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)：主要用于图像识别和分类任务。

2. 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)：主要用于自然语言处理、序列预测和音频识别等任务。

3. 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)：一种特殊的RNN，用于处理长序列和解决梯度消失和梯度爆炸问题。

4. 生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)：主要用于生成各种类型的图像、音频和文本等。

5. 注意力机制网络(Attention Mechanism Network)：主要用于处理输入序列中的重要信息，提高模型的性能。

6. 神经图灵机(Neural Turing Machine, NTM)：一种具有记忆功能的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务。

7. 残差网络(Residual Network, ResNet)：一种深度神经网络模型，用于处理非常深的神经网络。

8. 双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN)：一种具有前向和后向传播的循环神经网络，用于处理序列数据。

相关问题

有哪些卷积神经网络模型

目前比较流行的卷积神经网络模型包括：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：是在ImageNet比赛中获得第一名的模型，使用了5个卷积层和3个全连接层。

3. VGGNet：是一个经典的深度卷积神经网络，使用了13个卷积层和3个全连接层。

4. GoogLeNet：是一个基于Inception模块的卷积神经网络，使用了22个卷积层和1个全连接层。

5. ResNet：是一个具有残差连接的卷积神经网络，可以训练更深的网络，使用了152个卷积层。

6. DenseNet：是一个基于密集连接的卷积神经网络，使用了121个卷积层。

7. MobileNet：是一个轻量级的卷积神经网络，使用了深度可分离卷积，可以在移动设备上运行。

8. EfficientNet：是一个基于自动化网络结构搜索的卷积神经网络，使用了复合缩放方法，可以在不同的计算资源下达到更好的性能。

卷积神经网络模型有哪些

常见的卷积神经网络模型有：

1. LeNet-5：Yann LeCun在1998年提出的一个较早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出的一个卷积神经网络模型，用于ImageNet大规模视觉识别竞赛，取得了当时最好的结果。

3. VGG：Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的一个卷积神经网络模型，通过增加网络深度和减小卷积核大小来提高模型性能。

4. GoogleNet/Inception：Christian Szegedy等人在2014年提出的一个卷积神经网络模型，采用了Inception模块来提高模型的效率和性能。

5. ResNet：Kaiming He等人在2015年提出的一个卷积神经网络模型，通过引入残差连接来解决深度网络中的退化问题。

6. DenseNet：Gao Huang等人在2016年提出的一个卷积神经网络模型，通过密集连接来增强特征重用和梯度流动。

除此之外，还有一些针对特定任务的卷积神经网络模型，比如Yolo、Faster R-CNN等用于目标检测的模型，以及DeepLab、U-Net等用于语义分割的模型。