深度学习模型种类繁多，涵盖了从基础到前沿的多种架构。以下是主要模型的分类及代表性方法：

1. 基础模型

1.1 多层感知机（MLP）

特点：全连接神经网络，适用于结构化数据。

应用：分类、回归任务。

1.2 自编码器（Autoencoder）

特点：无监督学习，用于数据压缩和特征提取。

变体：

稀疏自编码器

去噪自编码器

变分自编码器（VAE）

2. 卷积神经网络（CNN）

2.1 经典CNN

LeNet：手写数字识别。

AlexNet：ImageNet竞赛冠军，开启深度学习热潮。

VGG：更深的网络结构。

GoogLeNet：引入Inception模块。

ResNet：残差连接，解决梯度消失问题。

2.2 轻量级CNN

MobileNet：适用于移动设备。

ShuffleNet：高效通道混洗。

EfficientNet：复合缩放策略。

2.3 特殊用途CNN

U-Net：医学图像分割。

YOLO/SSD：目标检测。

StyleGAN：图像生成。

3. 循环神经网络（RNN）

3.1 基础RNN

特点：处理序列数据。

问题：梯度消失/爆炸。

3.2 改进RNN

LSTM：长短期记忆网络，解决长依赖问题。

GRU：门控循环单元，简化LSTM。

3.3 应用场景

文本生成

语音识别

时间序列预测

4. 注意力机制与Transformer

4.1 Transformer

核心：自注意力机制。

应用：

BERT：双向编码表示。

GPT：生成式预训练模型。

T5：文本到文本转换。

4.2 视觉Transformer

ViT：将Transformer应用于图像分类。

DETR：目标检测Transformer。

5. 生成对抗网络（GAN）

5.1 基础GAN

生成器：生成数据。

判别器：区分真实与生成数据。

5.2 改进GAN

DCGAN：深度卷积GAN。

CycleGAN：图像风格转换。

StyleGAN：高质量图像生成。

5.3 应用场景

图像生成

数据增强

图像修复

6. 强化学习模型

6.1 深度Q网络（DQN）

特点：结合Q学习与深度学习。

应用：游戏AI（如AlphaGo）。

6.2 策略梯度方法

REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度。

PPO：近端策略优化。

6.3 应用场景

机器人控制

自动驾驶

金融交易

7. 图神经网络（GNN）

7.1 基础GNN

GCN：图卷积网络。

GAT：图注意力网络。

7.2 应用场景

社交网络分析

分子结构预测

推荐系统

8. 自监督学习模型

8.1 对比学习

SimCLR：简单对比学习框架。

MoCo：动量对比学习。

8.2 掩码学习

MAE：掩码自编码器。

BEiT：BERT风格的图像Transformer。

9. 多模态模型

9.1 CLIP

特点：联合训练图像和文本编码器。

应用：零样本学习。

9.2 DALL-E

特点：生成图像从文本描述。

应用：创意设计。

10. 前沿模型

10.1 扩散模型

DDPM：去噪扩散概率模型。

Stable Diffusion：高质量图像生成。

10.2 神经辐射场（NeRF）

特点：3D场景重建。

应用：虚拟现实。

总结

类别 代表性模型 主要应用领域
基础模型 MLP, Autoencoder 结构化数据, 特征提取
CNN ResNet, YOLO, StyleGAN 图像处理, 目标检测
RNN LSTM, GRU 序列数据, NLP
Transformer BERT, GPT, ViT NLP, 图像分类
GAN DCGAN, CycleGAN 图像生成, 风格转换
强化学习 DQN, PPO 游戏AI, 机器人控制
GNN GCN, GAT 图数据分析
自监督学习 SimCLR, MAE 无监督特征学习
多模态 CLIP, DALL-E 图像-文本联合任务
前沿模型 DDPM, NeRF 图像生成, 3D重建

#通过以上分类，您可以根据具体任务选择合适的深度学习模型。