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人工智能深度學(xué)習(xí)100種網(wǎng)絡(luò)模型，精心整理，全網(wǎng)最全，PyTorch框架逐一搭建

2年前作者：微學(xué)AI分類：Toy博客閱讀(256)違法舉報(bào)

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大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下人工智能深度學(xué)習(xí)100種網(wǎng)絡(luò)模型，這些模型可以用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架搭建。模型按照個(gè)人學(xué)習(xí)順序進(jìn)行排序：
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深度學(xué)習(xí)模型

  1. ANN (Artificial Neural Network) - 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層。
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  2. CNN (Convolutional Neural Network) - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：主要用于圖像識(shí)別和處理的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
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  3. RNN (Recurrent Neural Network) - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
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  4. LSTM (Long Short-Term Memory) - 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)：一種特殊的RNN，用于解決長(zhǎng)序列中的梯度消失問(wèn)題。
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  5. GRU (Gated Recurrent Unit) - 門控循環(huán)單元：一種簡(jiǎn)化版的LSTM，用于處理序列數(shù)據(jù)。
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  6. BiLSTM (Bidirectional LSTM) - 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)：同時(shí)考慮序列的正向和反向信息的LSTM。
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  7. BiGRU (Bidirectional GRU) - 雙向門控循環(huán)單元：同時(shí)考慮序列的正向和反向信息的GRU。
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  8. Transformer - Transformer模型：一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于處理序列數(shù)據(jù)。
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  9. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - 雙向Transformers編碼器模型：一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
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  10. ELMo (Embeddings from Language Models) - 語(yǔ)言模型嵌入：一種基于雙向LSTM的預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
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  11. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) - 穩(wěn)健優(yōu)化的BERT預(yù)訓(xùn)練方法：一種改進(jìn)的BERT預(yù)訓(xùn)練模型。
  12. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - 文本到文本傳輸變壓器：一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
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  13. GPT (Generative Pre-trained Transformer) - 生成預(yù)訓(xùn)練Transformer：一種基于Transformer的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
  14. GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) - 生成預(yù)訓(xùn)練Transformer2：一種基于Transformer的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
  15. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - 生成預(yù)訓(xùn)練Transformer3：一種基于Transformer的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
  16. LeNet (LeNet-5) - LeNet-5：一種早期的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于手寫數(shù)字識(shí)別。
  17. AlexNet - AlexNet：一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別，贏得了2012年的ImageNet競(jìng)賽。
  18. ResNet (Residual Network) - 殘差網(wǎng)絡(luò)：一種具有殘差連接的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
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  19. VGG (Visual Geometry Group) - 視覺(jué)幾何組：一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
  20. Inception - Inception網(wǎng)絡(luò)：一種具有多尺度卷積的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
  21. MobileNet - 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)：一種輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于移動(dòng)設(shè)備上的圖像識(shí)別。
  22. DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) - 密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)：一種具有密集連接的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
  23. U-Net - U型網(wǎng)絡(luò)：一種用于圖像分割的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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  24. GAN (Generative Adversarial Network) - 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種生成式模型，由生成器和判別器組成，用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。
  25. DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) - 深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GAN。
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  26. WGAN (Wasserstein Generative Adversarial Network) - 瓦asserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種改進(jìn)的GAN，使用Wasserstein距離作為損失函數(shù)。
  27. Pix2Pix - Pix2Pix網(wǎng)絡(luò)：一種用于圖像到圖像轉(zhuǎn)換的條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
  28. CycleGAN - CycleGAN網(wǎng)絡(luò)：一種用于無(wú)監(jiān)督圖像到圖像轉(zhuǎn)換的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
  29. StyleGAN (Style-Based Generative Adversarial Network) - 基于樣式的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種用于生成高質(zhì)量圖像的GAN。
  30. CapsNet (Capsule Network) - 膠囊網(wǎng)絡(luò)：一種用于圖像識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含膠囊層。
  31. SNN (Spiking Neural Network) - 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種模擬生物神經(jīng)元?jiǎng)恿W(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
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  32. RBM (Restricted Boltzmann Machine) - 受限玻爾茲曼機(jī)：一種生成式模型，用于特征學(xué)習(xí)和降維。
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  33. DBN (Deep Belief Network) - 深度信念網(wǎng)絡(luò)：一種基于RBM的深度生成式模型。
  34. Autoencoder - 自編碼器：一種用于特征學(xué)習(xí)和降維的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
  35. VAE (Variational Autoencoder) - 變分自編碼器：一種生成式自編碼器，用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。
  36. Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) - 序列到序列模型：一種用于序列到序列轉(zhuǎn)換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括編碼器和解碼器。
  37. Attention - 注意力機(jī)制：一種用于加權(quán)序列中不同部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
  38. NMT (Neural Machine Translation) - 神經(jīng)機(jī)器翻譯：一種基于Seq2Seq和注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于機(jī)器翻譯。
  39. ALBERT (A Lite BERT) - 輕量級(jí)BERT：一種輕量級(jí)的BERT預(yù)訓(xùn)練模型。
  40. XLM (Cross-lingual Language Model) - 跨語(yǔ)言語(yǔ)言模型：一種用于多語(yǔ)言自然語(yǔ)言處理任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型。
  41. XLM-R (XLM-RoBERTa) - XLM-RoBERTa：一種基于RoBERTa的跨語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型。
  42. DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention) - 解碼增強(qiáng)的BERT與解耦注意力：一種改進(jìn)的BERT預(yù)訓(xùn)練模型，具有解耦注意力機(jī)制。
  43. ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) - 高效學(xué)習(xí)精確分類令牌替換的編碼器：一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練模型。
  44. FastText - FastText：一種用于文本分類和詞嵌入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  45. Word2Vec - Word2Vec：一種用于詞嵌入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  46. GloVe (Global Vectors for Word Representation) - 全局詞向量表示：一種用于詞嵌入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  47. Siamese Network - 孿生網(wǎng)絡(luò)：一種用于度量學(xué)習(xí)和相似性比較的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
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  48. Triplet Network - 三元組網(wǎng)絡(luò)：一種用于度量學(xué)習(xí)和相似性比較的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括三個(gè)相互關(guān)聯(lián)的子網(wǎng)絡(luò)。
  49. YOLO (You Only Look Once) - 一次性查看：一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  50. SSD (Single Shot MultiBox Detector) - 單次多框檢測(cè)器：一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  51. RetinaNet - RetinaNet：一種用于目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和錨框。
  52. Mask R-CNN - Mask R-CNN：一種用于實(shí)例分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于Faster R-CNN。
  53. NASNet (Neural Architecture Search Network) - 神經(jīng)架構(gòu)搜索網(wǎng)絡(luò)：一種通過(guò)神經(jīng)架構(gòu)搜索自動(dòng)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  54. EfficientNet - EfficientNet：一種自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)深度、寬度和分辨率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  55. SqueezeNet - SqueezeNet：一種輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
  56. ShuffleNet - ShuffleNet：一種輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別，具有通道混洗操作。
  57. MnasNet - MnasNet：一種通過(guò)神經(jīng)架構(gòu)搜索自動(dòng)設(shè)計(jì)的輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別。
  58. PNASNet (Progressive Neural Architecture Search) - 漸進(jìn)式神經(jīng)架構(gòu)搜索：一種通過(guò)漸進(jìn)式神經(jīng)架構(gòu)搜索自動(dòng)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  59. RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) - 基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種用于目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  60. Fast R-CNN - Fast R-CNN：一種改進(jìn)的R-CNN，用于目標(biāo)檢測(cè)，具有較快的訓(xùn)練和推理速度。
  61. Faster R-CNN - Faster R-CNN：一種改進(jìn)的Fast R-CNN，用于目標(biāo)檢測(cè)，具有區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)。
  62. R-FCN (Region-based Fully Convolutional Network) - 基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò)：一種用于目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于全卷積網(wǎng)絡(luò)。
  63. FPN (Feature Pyramid Network) - 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)：一種用于目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有多尺度特征金字塔。
  64. HRNet (High-Resolution Network) - 高分辨率網(wǎng)絡(luò)：一種用于圖像識(shí)別和語(yǔ)義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，保持高分辨率特征圖。
  65. DeepLab - DeepLab：一種用于語(yǔ)義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有空洞卷積和條件隨機(jī)場(chǎng)。
  66. PspNet (Pyramid Scene Parsing Network) - 金字塔場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)：一種用于語(yǔ)義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有金字塔池化模塊。
  67. NIN (Network in Network) - 網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)：一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識(shí)別，具有多層感知機(jī)卷積層。
  68. SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) - 超分辨率生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種用于圖像超分辨率的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
  69. Ladder Network - 梯形網(wǎng)絡(luò)：一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有多層編碼器和解碼器。
  70. CTC (Connectionist Temporal Classification) - 連接主義時(shí)序分類：一種用于序列到序列轉(zhuǎn)換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，用于語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)。
  71. CPM (Convolutional Pose Machines) - 卷積姿態(tài)機(jī)：一種用于人體姿態(tài)估計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  72. OpenPose - OpenPose：一種用于實(shí)時(shí)多人關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  73. WaveNet - WaveNet：一種用于生成原始波形音頻的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  74. Tacotron - Tacotron：一種用于文本到語(yǔ)音合成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于Seq2Seq和注意力機(jī)制。
  75. Transformer-XL (Transformer with extra-long context) - 變壓器擴(kuò)展長(zhǎng)上下文：一種改進(jìn)的Transformer，用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。
  76. BigGAN (Big Generative Adversarial Network) - 大型生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一種用于生成高質(zhì)量圖像的大型生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
  77. ProGAN (Progressive Growing of GANs) - GAN的漸進(jìn)式增長(zhǎng)：一種通過(guò)逐漸增加生成器和判別器的分辨率來(lái)訓(xùn)練GAN的方法。
  78. SPADE (Spatially-Adaptive Normalization) - 空間自適應(yīng)歸一化：一種用于圖像到圖像轉(zhuǎn)換的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，具有空間自適應(yīng)歸一化層。
  79. StarGAN - StarGAN：一種用于多域圖像到圖像轉(zhuǎn)換的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
  80. Swin Transformer - Swin Transformer：一種基于滑動(dòng)窗口的Transformer，用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。
  81. ViT (Vision Transformer) - 視覺(jué)變壓器：一種將圖像分割成小塊并將其視為序列的Transformer，用于圖像識(shí)別。
  82. DeiT (Data-efficient Image Transformer) - 數(shù)據(jù)高效圖像變壓器：一種基于Vision Transformer的數(shù)據(jù)高效圖像識(shí)別模型。
  83. Stable Diffusion - 穩(wěn)定擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)模型，用于圖像處理，文本生成圖像的應(yīng)用。
  84. Reformer - 改革者：一種改進(jìn)的Transformer，用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，具有局部敏感哈希和可逆殘差層。
  85. Performer - 表演者：一種改進(jìn)的Transformer，用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，具有快速注意力機(jī)制。
  86. Linformer - 線性變壓器：一種改進(jìn)的Transformer，用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，具有線性復(fù)雜度的自注意力機(jī)制。
  87. Longformer - 長(zhǎng)變壓器：一種改進(jìn)的Transformer，用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，具有稀疏自注意力機(jī)制。
  88. Conformer - 一致者：一種用于自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合了Transformer和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
  89. NeRF (Neural Radiance Fields) - 神經(jīng)輻射場(chǎng)：一種用于三維場(chǎng)景重建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  90. DALL-E - DALL-E：一種基于Transformer的生成式模型，用于從文本描述生成圖像。
  91. CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) - 對(duì)比性語(yǔ)言-圖像預(yù)訓(xùn)練：一種同時(shí)學(xué)習(xí)圖像和文本表示的預(yù)訓(xùn)練模型。
  92. DETR (DEtection TRansformer) - 檢測(cè)變壓器：一種基于Transformer的端到端目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  93. T2T-ViT (Tokens-to-Token Vision Transformer) - 令牌到令牌視覺(jué)變壓器：一種基于令牌到令牌的視覺(jué)變壓器，用于圖像識(shí)別。
  94. OmniNet - OmniNet：一種用于多任務(wù)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有共享特征提取器和任務(wù)特定的分支。
  95. PointNet - PointNet：一種用于處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
  96. GCN (Graph Convolutional Network)- 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用于處理圖數(shù)據(jù)，尤其是基于圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
  97. SE-Net (Squeeze-and-Excitation Network) -基于通道注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)學(xué)習(xí)每個(gè)通道間的關(guān)系來(lái)提高模型泛化能力。
  98. TSM (Temporal Shift Module) -時(shí)間序列模塊：用于處理視頻中的時(shí)間序列信息，可以在不增加計(jì)算量的情況下提高視頻分類的準(zhǔn)確率。
  99. STT (Speech-to-Text) -語(yǔ)音到文本模型：將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的文字。
  100. TTS (Text-to-Speech) -文本到語(yǔ)音模型：將文字信息轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音信號(hào)。

以上模型涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、生成模型等多個(gè)領(lǐng)域，可以根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的模型進(jìn)行搭建和訓(xùn)練。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-634623.html

到了這里，關(guān)于人工智能深度學(xué)習(xí)100種網(wǎng)絡(luò)模型，精心整理，全網(wǎng)最全，PyTorch框架逐一搭建的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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