做意图识别，CNN、RNN和GAN哪个好？

在做意图识别这个任务时，一般使用CNN或RNN，而GAN（生成对抗网络）不是一个直接用于分类问题的模型。

CNN和RNN分别适用于不同类型的数据。CNN适用于图像数据，能够通过卷积操作提取出图像中的特征，并且在图像分类等任务上表现出色。RNN适用于序列数据，例如自然语言文本，能够通过循环机制处理序列数据，并且能够捕捉文本中的上下文信息，更好地进行分类。

GAN是用于生成新数据的模型，其主要思想是通过对抗训练的方式生成与真实数据类似的数据。虽然有些研究者也将GAN应用于分类问题，但是在意图识别这个任务上，GAN并不是一个直接用于分类的模型。

因此，针对意图识别这个任务，建议使用CNN或RNN进行建模。