人工智能模型有哪些

前馈神经网络 （Feedforward Neural Networks，FNN）： 由输入层、隐藏层和输出层组成，用于分类和回归问题。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）： 专用于处理图像和视觉数据的神经网络结构。

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）： 具有循环连接的神经网络，适用于序列数据，如自然语言处理。

决策树模型： 通过树状结构进行决策，包括决策树和随机森林等。

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）： 用于分类和回归问题，通过在特征空间中找到最大边距的超平面。

K均值聚类（K-Means Clustering）： 将数据点分成K个类别。

层次聚类（Hierarchical Clustering）： 基于树状结构，逐步合并或划分数据集。

贝叶斯网络： 使用概率图模型表示随机变量之间的依赖关系，广泛应用于不确定性推理。

Q学习（Q-Learning）： 一种基于动作值的强化学习算法。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）： 结合深度学习和强化学习，如深度Q网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）等。

递归神经网络（Recursive Neural Networks，RvNN）： 用于处理树形结构的自然语言。

Transformer模型： 包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）等，用于各种自然语言处理任务。

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）： 由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据样本。

关联规则模型： 用于发现数据集中不同属性之间的关联关系，如Apriori算法。

集成学习模型： 如Bagging和Boosting，包括随机森林、AdaBoost等。