一、递归神经网络（RNN）

顺序处理：RNN通过在序列中的每个元素上执行相同的任务来捕获信息，并保留一个“内存”来捕获前面步骤的信息。应用场景：RNN用于文本生成、情感分析和语音识别等。

二、卷积神经网络（CNN）

局部感知：CNN可以捕获文本的局部特征，并通过卷积层识别和连接更复杂的模式。应用场景：常用于文本分类、情感分析等。

三、长短时记忆网络（LSTM）

长期依赖：LSTM是RNN的一种特殊类型，能够学习并记住长期依赖关系，适用于复杂序列预测问题。应用场景：适用于机器翻译、文本生成等。

四、变换器（Transformer）架构

自注意力机制：Transformer通过自注意力机制在不同位置的输入序列之间建立直接的连接。应用场景：广泛用于NLP任务，如BERT模型。

五、注意力机制（Attention Mechanisms）

权重分配：注意力机制通过分配权重来捕获输入之间的关系，使模型关注最相关的部分。应用场景：用于机器翻译、问答系统等。

常见问答：

Q1：RNN和LSTM有什么区别？
答：LSTM是RNN的一种变体，具有专门的门控机制，可以更好地学习长期依赖关系，而不容易出现梯度消失问题。

Q2：什么是Transformer架构？
答：Transformer架构是一种利用自注意力机制进行并行化处理的结构，常用于大规模的自然语言处理任务。

Q3：注意力机制如何在NLP中使用？
答：注意力机制通过分配权重来捕获输入之间的关系，使模型关注最相关的部分，常用于机器翻译和文本摘要等。