python 神经网络模型

Python中有很多神经网络模型可以使用。以下是一些常见的神经网络模型：

1. 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）：是最基本的前馈神经网络，由多个全连接层组成。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：主要用于图像处理任务，通过利用卷积层和池化层进行特征提取和降维。

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：适用于序列数据处理，通过循环连接实现记忆功能。其中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是常用的RNN变体。

4. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：虽然不是严格意义上的神经网络模型，但它在分类和回归问题中广泛应用，并且可以与神经网络结合使用。

5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）：由生成器和判别器组成，用于生成逼真的样本数据。

6. 自编码器（Autoencoder）：可以用于无监督学习和特征提取，通过编码器将输入数据映射到低维表示，再通过解码器还原到原始空间。

这只是一些常见的神经网络模型，实际上还有很多其他类型的模型。在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）来实现这些模型。