是否存在通用的神經網絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業化，目前還沒有通用的神經網絡處理

是否存在通用的神經網絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業化，目前還沒有通用的神經網絡處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創新可以同時改進卷積神經網絡和遞歸神經網絡，如批量標準化和關注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經網絡，它的變形和發展，CNN適合處理空間數據，廣泛應用于計算機視覺領域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經網絡，其長、短期記憶網絡LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經歷了幾個發展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。