人工智慧模型有哪些

前饋神經網路 （Feedforward Neural Networks，FNN）： 由輸入層、隱藏層和輸出層組成，用於分類和回歸問題。

摺積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）： 專用於處理影像和視覺數據的神經網路結構。

迴圈神經網路（Recurrent Neural Networks，RNN）： 具有迴圈連線的神經網路，適用於序列數據，如自然語言處理。

決策樹模型： 透過樹狀結構進行決策，包括決策樹和隨機森林等。

支持向量機（Support Vector Machines，SVM）： 用於分類和回歸問題，透過在特征空間中找到最大邊距的超平面。

K均值聚類（K-Means Clustering）： 將數據點分成K個類別。

層次聚類（Hierarchical Clustering）： 基於樹狀結構，逐步合並或劃分數據集。

貝葉斯網路： 使用機率圖模型表示隨機變量之間的依賴關系，廣泛套用於不確定性推理。

Q學習（Q-Learning）： 一種基於動作值的強化學習演算法。

深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）： 結合深度學習和強化學習，如深度Q網路（DQN）和深度確定性策略梯度（DDPG）等。

遞迴神經網路（Recursive Neural Networks，RvNN）： 用於處理樹形結構的自然語言。

Transformer模型： 包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）等，用於各種自然語言處理任務。

生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN）： 由生成器和判別器組成，用於生成逼真的數據樣本。

關聯規則模型： 用於發現數據集中不同內容之間的關聯關系，如Apriori演算法。

整合學習模型： 如Bagging和Boosting，包括隨機森林、AdaBoost等。