请列举出所有深度学习网络模型

1. 前馈神经网络（feedforward neural network）
2. 卷积神经网络（convolutional neural network）
3. 递归神经网络（recurrent neural network）
4. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory network，LSTM）
5. 双向循环神经网络（Bidirectional recurrent neural network，BRNN）
6. 自编码器（autoencoder）
7. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
8. 强化学习神经网络（Reinforcement Learning Neural Network，RLNN）
9. 注意力机制神经网络（Attention Mechanism Neural Network）
10. 分层式注意力机制神经网络（Hierarchical Attention Mechanism Neural Network，HAMNN）等。

相关问题

深度学习网络模型有哪些

深度学习网络模型种类繁多，这里列举一些常见的模型：

1. 感知机（Perceptron）
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
4. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）
5. 门控循环单元网络（Gated Recurrent Unit，GRU）
6. 自编码器（Autoencoder）
7. 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）
8. 深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）
9. 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network，DCGAN）
10. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
11. 变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）
12. 空间变换网络（Spatial Transformer Network，STN）
13. 强化学习网络（Reinforcement Learning Network，RLN）

以上只是一部分深度学习网络模型，随着深度学习的不断发展，新的网络模型也在不断涌现。

我说用于对话生成的深度学习模型，列举几个比较前沿的模型或者论文

一些比较前沿的深度学习模型或论文有：Transformers，BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，OpenAI GPT，Google Neural Conversation Model，DialogRNN，DialogueGCN以及Attentive Neural Process 等等。