🧠 深度学习模型概述

深度学习模型是人工智能领域的核心技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音合成等场景。以下是常见模型类型及应用示例：

📌 常见模型类型

• CNN（卷积神经网络）
  适用于图像处理任务，如目标检测和图像分类

  

• RNN（循环神经网络）
  用于序列数据建模，如语音识别和文本生成

  

• Transformer
  革命性架构，主导自然语言处理领域

  

• GNN（图神经网络）
  处理图结构数据，如社交网络分析

  

🛠️ 典型应用场景

1. 计算机视觉

   • 图像分类（如ResNet）
   • 目标检测（如YOLO）
   

2. 自然语言处理

   • 机器翻译（如BERT）
   • 文本生成（如GPT系列）
   

3. 强化学习

   • 游戏AI（如AlphaGo）
   • 自动驾驶系统
   

📚 推荐学习资源

• 深度学习入门教程（含模型训练实践）
• 模型优化技巧（最新研究进展）
• 开源模型仓库（包含TensorFlow/PyTorch示例）

📌 提示：选择模型时需根据具体任务需求，建议从基础架构开始实践。