深度学习模型是人工智能领域的重要工具，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音分析等场景。以下是几种常见的深度学习模型及其特点：

1. 卷积神经网络 (CNN)

  • 特点：通过卷积层自动提取空间特征，适用于处理网格数据（如图像）。
  • 应用场景：人脸识别、物体检测、医学影像分析。
卷积神经网络

2. 循环神经网络 (RNN)

  • 特点：具有记忆能力，适合处理序列数据（如时间序列、文本）。
  • 应用场景：机器翻译、文本生成、情感分析。
循环神经网络

3. Transformer 模型

  • 特点：基于自注意力机制，解决RNN的长距离依赖问题。
  • 应用场景：大规模语言模型（如BERT、GPT）、语音合成。
Transformer 模型

4. 生成对抗网络 (GAN)

  • 特点：由生成器和判别器竞争训练，用于生成新数据。
  • 应用场景：图像生成、风格迁移、数据增强。
生成对抗网络

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