深度学习模型详解：CNN, RNN, GAN, Transformer
本文介绍了深度学习的主要模型，包括卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）处理序列数据，对抗生成网络（GAN）作为概率生成模型，以及Transformer在序列到序列计算中的应用。AlphaGo结合了深度神经网络、蒙特卡洛树搜索等技术，而图像识别则常见地使用CNN。常见的深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络。
目前深度学习的模型有哪几种适用于哪些问题？
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核心有几个卷积神经网络CNN，用来做图像处理的循环神经网络RNN，用来处理带顺序关系的数据对抗生成网络GAN，是一种概率生成模型transformer注意力模型，用来做序列到序列计算的更多的是他们的变种。
数不清。
目前深度学习的模型有哪几种，适用于哪些问题
AlphaGo依靠精确的专家评估系统（valuenetwork）:专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
基于海量数据的深度神经网络（policynetwork）:多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。
如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。
但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果。非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。
多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角；而顶层可能有一个结点表示人脸。
传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合:是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。
主流的深度学习模型有哪些？
深度学习有人了解吗，可以介绍一下吗？
深度学习是学习样本数据的内在规律和
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