引言
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。在众多模型中，有一些模型因其独特的设计和卓越的性能而备受关注。本文将揭秘五大热门模型，并通过视频教程的形式，帮助读者轻松入门这些模型。
1. 卷积神经网络（CNN）
概述
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的神经网络模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，从而实现对图像的识别和分类。
视频教程
2. 循环神经网络（RNN）
概述
循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的神经网络模型。它能够通过循环结构记住之前的信息，从而处理具有时序关系的数据。
视频教程
3. Transformer
概述
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型。它通过自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖关系，在自然语言处理领域取得了显著的成果。
视频教程
4. BERT
概述
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型。它通过预训练和微调，在自然语言处理任务中取得了优异的性能。
视频教程
5. GPT
概述
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer的生成式语言模型。它通过预训练和生成，能够生成各种自然语言文本。
视频教程
总结
通过以上五大热门模型的介绍和视频教程，读者可以轻松入门这些模型，并在实际项目中应用它们。希望本文能对读者有所帮助。