大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能深度学习100种网络模型，这些模型可以用PyTorch深度学习框架搭建。模型按照个人学习顺序进行排序：

深度学习模型

  1. ANN (Artificial Neural Network) – 人工神经网络：基本的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
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  2. CNN (Convolutional Neural Network) – 卷积神经网络：主要用于图像识别和处理的基础神经网络结构。
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  3. RNN (Recurrent Neural Network) – 循环神经网络：用于处理序列数据的神经网络结构。
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  4. LSTM (Long Short-Term Memory) – 长短时记忆网络：一种特殊的RNN，用于解决长序列中的梯度消失问题。
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  5. GRU (Gated Recurrent Unit) – 门控循环单元：一种简化版的LSTM，用于处理序列数据。
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  6. BiLSTM (Bidirectional LSTM) – 双向长短时记忆网络：同时考虑序列的正向和反向信息的LSTM。
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  7. BiGRU (Bidirectional GRU) – 双向门控循环单元：同时考虑序列的正向和反向信息的GRU。
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  8. Transformer – Transformer模型：一种基于自注意力机制的神经网络结构，用于处理序列数据。
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  9. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – 双向Transformers编码器模型：一种基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。
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  10. ELMo (Embeddings from Language Models) – 语言模型嵌入：一种基于双向LSTM的预训练模型，用于自然语言处理任务。
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  11. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) – 稳健优化的BERT预训练方法：一种改进的BERT预训练模型。
  12. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – 文本到文本传输变压器：一种基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。
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  13. GPT (Generative Pre-trained Transformer) – 生成预训练Transformer：一种基于Transformer的生成式预训练模型，用于自然语言处理任务。
  14. GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) – 生成预训练Transformer2：一种基于Transformer的生成式预训练模型，用于自然语言处理任务。
  15. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – 生成预训练Transformer3：一种基于Transformer的生成式预训练模型，用于自然语言处理任务。
  16. LeNet (LeNet-5) – LeNet-5：一种早期的卷积神经网络，用于手写数字识别。
  17. AlexNet – AlexNet：一种深度卷积神经网络，用于图像识别，赢得了2012年的ImageNet竞赛。
  18. ResNet (Residual Network) – 残差网络：一种具有残差连接的深度卷积神经网络，用于图像识别。
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  19. VGG (Visual Geometry Group) – 视觉几何组：一种深度卷积神经网络，用于图像识别。
  20. Inception – Inception网络：一种具有多尺度卷积的深度卷积神经网络，用于图像识别。
  21. MobileNet – 移动网络：一种轻量级的卷积神经网络，用于移动设备上的图像识别。
  22. DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) – 密集连接卷积网络：一种具有密集连接的深度卷积神经网络，用于图像识别。
  23. U-Net – U型网络：一种用于图像分割的卷积神经网络。
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  24. GAN (Generative Adversarial Network) – 生成对抗网络：一种生成式模型，由生成器和判别器组成，用于生成新的数据样本。
  25. DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) – 深度卷积生成对抗网络：一种基于卷积神经网络的GAN。
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  26. WGAN (Wasserstein Generative Adversarial Network) – 瓦asserstein生成对抗网络：一种改进的GAN，使用Wasserstein距离作为损失函数。
  27. Pix2Pix – Pix2Pix网络：一种用于图像到图像转换的条件生成对抗网络。
  28. CycleGAN – CycleGAN网络：一种用于无监督图像到图像转换的生成对抗网络。
  29. StyleGAN (Style-Based Generative Adversarial Network) – 基于样式的生成对抗网络：一种用于生成高质量图像的GAN。
  30. CapsNet (Capsule Network) – 胶囊网络：一种用于图像识别的神经网络结构，包含胶囊层。
  31. SNN (Spiking Neural Network) – 脉冲神经网络：一种模拟生物神经元动力学的神经网络结构。
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  32. RBM (Restricted Boltzmann Machine) – 受限玻尔兹曼机：一种生成式模型，用于特征学习和降维。
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  33. DBN (Deep Belief Network) – 深度信念网络：一种基于RBM的深度生成式模型。
  34. Autoencoder – 自编码器：一种用于特征学习和降维的神经网络结构。
  35. VAE (Variational Autoencoder) – 变分自编码器：一种生成式自编码器，用于生成新的数据样本。
  36. Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) – 序列到序列模型：一种用于序列到序列转换的神经网络结构，包括编码器和解码器。
  37. Attention – 注意力机制：一种用于加权序列中不同部分的神经网络结构。
  38. NMT (Neural Machine Translation) – 神经机器翻译：一种基于Seq2Seq和注意力机制的神经网络结构，用于机器翻译。
  39. ALBERT (A Lite BERT) – 轻量级BERT：一种轻量级的BERT预训练模型。
  40. XLM (Cross-lingual Language Model) – 跨语言语言模型：一种用于多语言自然语言处理任务的预训练模型。
  41. XLM-R (XLM-RoBERTa) – XLM-RoBERTa：一种基于RoBERTa的跨语言预训练模型。
  42. DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention) – 解码增强的BERT与解耦注意力：一种改进的BERT预训练模型，具有解耦注意力机制。
  43. ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) – 高效学习精确分类令牌替换的编码器：一种基于生成对抗网络的预训练模型。
  44. FastText – FastText：一种用于文本分类和词嵌入的神经网络模型。
  45. Word2Vec – Word2Vec：一种用于词嵌入的神经网络模型。
  46. GloVe (Global Vectors for Word Representation) – 全局词向量表示：一种用于词嵌入的神经网络模型。
  47. Siamese Network – 孪生网络：一种用于度量学习和相似性比较的神经网络结构。
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  48. Triplet Network – 三元组网络：一种用于度量学习和相似性比较的神经网络结构，包括三个相互关联的子网络。
  49. YOLO (You Only Look Once) – 一次性查看：一种实时目标检测的神经网络模型。
  50. SSD (Single Shot MultiBox Detector) – 单次多框检测器：一种实时目标检测的神经网络模型。
  51. RetinaNet – RetinaNet：一种用于目标检测的神经网络模型，具有特征金字塔网络和锚框。
  52. Mask R-CNN – Mask R-CNN：一种用于实例分割的神经网络模型，基于Faster R-CNN。
  53. NASNet (Neural Architecture Search Network) – 神经架构搜索网络：一种通过神经架构搜索自动设计的神经网络模型。
  54. EfficientNet – EfficientNet：一种自动调整网络深度、宽度和分辨率的神经网络模型。
  55. SqueezeNet – SqueezeNet：一种轻量级的卷积神经网络，用于图像识别。
  56. ShuffleNet – ShuffleNet：一种轻量级的卷积神经网络，用于图像识别，具有通道混洗操作。
  57. MnasNet – MnasNet：一种通过神经架构搜索自动设计的轻量级卷积神经网络，用于图像识别。
  58. PNASNet (Progressive Neural Architecture Search) – 渐进式神经架构搜索：一种通过渐进式神经架构搜索自动设计的神经网络模型。
  59. RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) – 基于区域的卷积神经网络：一种用于目标检测的神经网络模型。
  60. Fast R-CNN – Fast R-CNN：一种改进的R-CNN，用于目标检测，具有较快的训练和推理速度。
  61. Faster R-CNN – Faster R-CNN：一种改进的Fast R-CNN，用于目标检测，具有区域提议网络。
  62. R-FCN (Region-based Fully Convolutional Network) – 基于区域的全卷积网络：一种用于目标检测的神经网络模型，基于全卷积网络。
  63. FPN (Feature Pyramid Network) – 特征金字塔网络：一种用于目标检测的神经网络模型，具有多尺度特征金字塔。
  64. HRNet (High-Resolution Network) – 高分辨率网络：一种用于图像识别和语义分割的神经网络模型，保持高分辨率特征图。
  65. DeepLab – DeepLab：一种用于语义分割的神经网络模型，具有空洞卷积和条件随机场。
  66. PspNet (Pyramid Scene Parsing Network) – 金字塔场景解析网络：一种用于语义分割的神经网络模型，具有金字塔池化模块。
  67. NIN (Network in Network) – 网络中的网络：一种卷积神经网络，用于图像识别，具有多层感知机卷积层。
  68. SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) – 超分辨率生成对抗网络：一种用于图像超分辨率的生成对抗网络。
  69. Ladder Network – 梯形网络：一种半监督学习的神经网络模型，具有多层编码器和解码器。
  70. CTC (Connectionist Temporal Classification) – 连接主义时序分类：一种用于序列到序列转换的神经网络损失函数，用于语音识别等任务。
  71. CPM (Convolutional Pose Machines) – 卷积姿态机：一种用于人体姿态估计的卷积神经网络模型。
  72. OpenPose – OpenPose：一种用于实时多人关键点检测的神经网络模型。
  73. WaveNet – WaveNet：一种用于生成原始波形音频的深度神经网络模型。
  74. Tacotron – Tacotron：一种用于文本到语音合成的神经网络模型，基于Seq2Seq和注意力机制。
  75. Transformer-XL (Transformer with extra-long context) – 变压器扩展长上下文：一种改进的Transformer，用于处理长序列数据。
  76. BigGAN (Big Generative Adversarial Network) – 大型生成对抗网络：一种用于生成高质量图像的大型生成对抗网络。
  77. ProGAN (Progressive Growing of GANs) – GAN的渐进式增长：一种通过逐渐增加生成器和判别器的分辨率来训练GAN的方法。
  78. SPADE (Spatially-Adaptive Normalization) – 空间自适应归一化：一种用于图像到图像转换的生成对抗网络，具有空间自适应归一化层。
  79. StarGAN – StarGAN：一种用于多域图像到图像转换的生成对抗网络。
  80. Swin Transformer – Swin Transformer：一种基于滑动窗口的Transformer，用于计算机视觉任务。
  81. ViT (Vision Transformer) – 视觉变压器：一种将图像分割成小块并将其视为序列的Transformer，用于图像识别。
  82. DeiT (Data-efficient Image Transformer) – 数据高效图像变压器：一种基于Vision Transformer的数据高效图像识别模型。
  83. Stable Diffusion – 稳定扩散网络模型，用于图像处理，文本生成图像的应用。
  84. Reformer – 改革者：一种改进的Transformer，用于处理长序列数据，具有局部敏感哈希和可逆残差层。
  85. Performer – 表演者：一种改进的Transformer，用于处理长序列数据，具有快速注意力机制。
  86. Linformer – 线性变压器：一种改进的Transformer，用于处理长序列数据，具有线性复杂度的自注意力机制。
  87. Longformer – 长变压器：一种改进的Transformer，用于处理长序列数据，具有稀疏自注意力机制。
  88. Conformer – 一致者：一种用于自动语音识别的神经网络模型，结合了Transformer和卷积神经网络。
  89. NeRF (Neural Radiance Fields) – 神经辐射场：一种用于三维场景重建的神经网络模型。
  90. DALL-E – DALL-E：一种基于Transformer的生成式模型，用于从文本描述生成图像。
  91. CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) – 对比性语言-图像预训练：一种同时学习图像和文本表示的预训练模型。
  92. DETR (DEtection TRansformer) – 检测变压器：一种基于Transformer的端到端目标检测神经网络模型。
  93. T2T-ViT (Tokens-to-Token Vision Transformer) – 令牌到令牌视觉变压器：一种基于令牌到令牌的视觉变压器，用于图像识别。
  94. OmniNet – OmniNet：一种用于多任务学习的神经网络模型，具有共享特征提取器和任务特定的分支。
  95. PointNet – PointNet：一种用于处理点云数据的神经网络模型。
  96. GCN (Graph Convolutional Network)- 图卷积神经网络：适用于处理图数据，尤其是基于图结构的数据分析和机器学习任务。
  97. SE-Net (Squeeze-and-Excitation Network) -基于通道注意力机制的卷积神经网络：通过学习每个通道间的关系来提高模型泛化能力。
  98. TSM (Temporal Shift Module) -时间序列模块：用于处理视频中的时间序列信息，可以在不增加计算量的情况下提高视频分类的准确率。
  99. STT (Speech-to-Text) -语音到文本模型：将语音信号转换成对应的文字。
  100. TTS (Text-to-Speech) -文本到语音模型：将文字信息转换成对应的语音信号。

以上模型涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生成模型等多个领域，可以根据实际需求选择合适的模型进行搭建和训练。