实际项目中常用哪些AI模型？CNN、LSTM和Transformer各自适合什么场景？

### 使用的具体模型在实际应用中，深度学习模型通常会采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM），以及近年来兴起的Transformer架构等[^1]。这些模型因其强大的特征提取能力，在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域表现优异。对于传统机器学习模型，则可能涉及支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）、梯度提升决策树（GBDT）及其变体XGBoost、LightGBM和CatBoost等算法[^2]。这类模型擅长于结构化数据的任务，并且可以通过调参实现较高的性能。当提到集成方法时，无论是传统的机器学习还是深度学习领域，都会运用到Bagging、Boosting技术来增强单一模型的表现力。例如，在Kaggle竞赛或者天池比赛中经常可以看到Stacking这样的高级集成策略被用来结合多个不同类型的基模型预测结果从而获得更优解。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, LSTM, Dense # Example of a traditional machine learning model (Random Forest) rf_model = RandomForestClassifier() # Example of a deep learning CNN architecture for image classification cnn_model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)), Flatten(), Dense(10, activation='softmax') ]) ```

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