请详细解释深度学习中有哪些主要方法，有哪些经典模型
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深度学习的主要方法可以分为以下几类：

1. **卷积神经网络（CNN）**
   - **应用领域**：图像处理、视频分析
   - **经典模型**：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet

2. **循环神经网络（RNN）**
   - **应用领域**：时间序列分析、自然语言处理
   - **经典模型**：LSTM、GRU

3. **生成对抗网络（GAN）**
   - **应用领域**：图像生成、数据增强
   - **经典模型**：DCGAN、Wasserstein GAN、StyleGAN

4. **自编码器（Autoencoder）**
   - **应用领域**：数据降维、特征学习
   - **经典模型**：堆叠自编码器、变分自编码器（VAE）

5. **强化学习（RL）**
   - **应用领域**：游戏AI、机器人控制
   - **经典模型**：DQN、A3C、PPO

这些方法和模型在各自的应用领域中都有显著的表现和影响。
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