深度学习分类模型主要有哪几种

深度学习分类模型主要有以下几种：

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

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）：主要用于序列数据的处理，如自然语言处理、语音识别等。

3. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）：是一种特殊的RNN，主要用于解决序列数据的长期依赖问题。

4. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）：用于生成新的数据，如图像、音频等。

5. Transformer：主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。

6. Capsule Network：是一种新型的神经网络结构，用于图像识别和计算机视觉任务。

这些模型在不同领域和任务中都有广泛的应用，可以根据具体应用场景选择合适的模型。