了解人工智能的特殊性，初学者必须了解整个行业使用的深度学习模型的示例。

深度学习是学习和理解人工智能的非常重要的方面。它是机器学习的子集，可处理大量数据集，以识别人类行为模式。深度学习算法的训练方式是，它无需任何人工干预即可累积，分析和处理指数数据集。深度学习模型的使用范围从Google搜索到亚马逊公司的推荐引擎。由于其强大的机制，它已被整个行业迅速采用。

了解人工智能已经成为整个行业中最需要的技能之一。为了充分理解人工筹码的特性，深度学习模型非常有用。以下是10个深度学习模型的示例，这些模型将帮助初学者更好地理解人工智能。

1.Detectron

Detectron是Facebook 人工智能研究的软件系统，集成了包括MaskR-CNN在内的对象检测算法。它是用Python编写的，并由Caffe2深度学习框架提供支持。为了提供用于对象检测研究的高质量，高性能代码库，Detronron旨在灵活地支持新型研究的快速实施和评估。

2.Wave Glow

Wave Glow是由NVIDIA设计的基于流的语音合成网络。它能够从梅尔频谱图生成高质量的语音。它提供快速，高效和高质量的音频合成，而无需自动回归。

3.OpenCog

OpenCog是用于开发AI系统的框架，特别适用于集成的多算法系统和人工智能系统。它具有各种自然语言处理系统，用于表达思想，阅读，聆听和使用逻辑表达。

4，具有机器学习翻译功能的聊天机器人

带有神经机器翻译（NMT）的聊天机器人是一个庞大的人工神经网络，它使用深度学习和特征学习对机器翻译的完整句子进行建模。它比传统的使用递归神经网络（RNN）的方法更好地产生连续的单词序列，因为它模仿了人类如何翻译句子。

5.Watson

与深度学习算法集成后，IBM Watson可以执行智能图像分析，科学研究，药物发现，健康问题和疾病症状的预测等。

6.Image Caption Generator

图像标题生成器是一种深度学习模型，可以为图像生成标题。结合计算机视觉和自然语言处理功能，它使用了卷积神经网络和LTSM单元。

7.Music Genre Classification

音乐流派分类创建了一个深度学习模型，该模型根据流派自动对音乐进行分类。它使用GTZAN流派分类数据集对音乐流派进行分类。

8.Image Classification

图像分类是深度学习模型的一种形式，用于在Pytorch中建立卷积神经网络模型以对图像进行分类。图像分类旨在迅速对图像进行分类，是训练深度学习数据集的重要组成部分。

9.Face Detection System

人脸检测系统是深度学习模型的一个示例，可用于识别模式并跟踪人类图像。

10.Visual Tracking System

视觉跟踪系统是与深度学习模型集成的计算机视觉技术的一种应用，用于执行监视、交通控制和视频编辑等任务。