人工智能、机器学习、深度学习已经成为当下最热门的前端科技之一，机器学习、深度学习是人工智能下面细分的分支。深度学习是人工智能领域的一个最核心分支，深度学习的五个常用模型分别是RNN（循环神经网络）、CNN（卷积神经网络）、Transformer、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

RNN（循环神经网络）是一种神经网络模型，它的基本结构是一个循环体，可以处理序列数据，适合用于处理时间序列数据。RNN的特点是能够在处理当前输入的同时，记住前面的信息。这种结构使得RNN非常适合用于自然语言处理、语音识别等任务，因为这些任务需要处理具有时序关系的数据。

CNN（卷积神经网络）是一种神经网络模型，它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征，而池化层则可以减少特征的数量，提高计算效率。CNN的这种结构使得它非常适合用于计算机视觉任务，如图像分类、物体检测等。与RNN相比，CNN更擅长处理图像数据，因为它可以自动学习图像中的局部特征，而不需要人工设计特征提取器。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它的基本结构是由多个编码器和解码器组成的。编码器可以将输入序列转换为向量表示，而解码器则可以将该向量表示转换回输出序列。Transformer的最大创新之处在于引入了自注意力机制，这使得模型可以更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。Transformer在自然语言处理领域取得了很大的成功，如机器翻译、文本生成等任务。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，它的最大创新之处在于引入了双向Transformer编码器，这使得模型可以同时考虑输入序列的前后上下文信息。BERT通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，如文本分类、情感分析等。BERT在自然语言处理领域取得了很大的成功，被广泛应用于各种NLP任务。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）也是一种基于Transformer的预训练语言模型，它的最大创新之处在于使用了单向Transformer编码器，这使得模型可以更好地捕捉输入序列的上下文信息。GPT通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，如文本生成、摘要等。GPT在自然语言处理领域也取得了很大的成功，被广泛应用于各种NLP任务。

未来深度学习在自动驾驶、视觉识别、智能机器人助手等方向会有更大的发展，有可能改变如今的生活，是前景非常好的一个方向，值得学习入门。