在深度学习应用中，算法主要分为三大类：

用于影像图像数据进行分析处理的卷积神经网络（CNN）
用于文本分析自然语言处理的递归神经网络（RNN）
用于数据生成或非监督学习应用的生成对抗网络（GAN）

随着技术的研究发展，基于这三大类传统算法，也不断衍生出不同的算法变体，其中基于CNN架构的变体有如下几种：

CNN十大架构

1. LeNet-5
2. AlexNet
3. VGG-16
4. Inception-v1
5. Inception-v3
6. Inception-v4
7. ResNet-50
8. ResNeXt-50
9. Inception-ResNets
10. Xception

为了更好的直观理解算法的架构下图是各图的图例解释：

1. LeNet-5

2. AlexNet

3. VGG-16

4. Inception-v1

5. Inception-v3

6. Inception-v4

7. ResNet-50

8. ResNeXt-50

9. Inception-ResNets

10. Xception

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1. LeNet-5

2. AlexNet

3. VGG-16

4. Inception-v1

5. Inception-v3

6. Inception-v4

7. ResNet-50

8. ResNeXt-50

9. Inception-ResNets

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