在深度学习领域，神经网络模型是实现复杂任务的关键工具。本章节将介绍几种常见的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及变换器（Transformer）。这些模型在图像识别、自然语言处理等任务中展现出了卓越的性能。

首先，卷积神经网络（CNN）是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑数据的神经网络，如时间序列数据或图像。CNN通过使用卷积层来自动且有效地提取特征，其核心在于局部感知和权值共享机制。这种特性使得CNN在图像分类、目标检测等领域取得了显著成果。

其次，循环神经网络（RNN）是一类能够利用序列信息进行预测的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有记忆功能，可以捕捉到时间序列中的依赖关系。然而，由于梯度消失或爆炸问题，标准的RNN在长序列上的表现并不理想。为了解决这一问题，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被提出，它们通过引入门控机制来更好地控制信息流动。

最后，变换器（Transformer）作为一种基于注意力机制的架构，近年来在自然语言处理任务中占据了主导地位。与RNN相比，Transformer不需要顺序计算，因此可以并行化处理整个输入序列，大大提高了训练效率。此外，变换器还广泛应用于机器翻译、文本摘要等多个方向，并且已经成为了许多预训练模型的基础。

综上所述，这三种神经网络模型各有特点，在不同的应用场景下发挥着重要作用。理解它们的工作原理及其优缺点有助于我们更高效地解决实际问题。未来的研究可能会进一步优化这些模型，使其更加通用和强大。