1.递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：

特点：RNN是一种序列模型，适用于处理具有时序信息的数据，如文本、语音和韶光序列数据。
RNN具有循环连接，可以通报信息到下一个韶光步，因此能够捕捉韶光依赖性。

框架：常见的框架包括TensorFlow和PyTorch。

2.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：

特点：CNN紧张用于处理图像和空间数据。
它利用卷积层来捕捉图像中的局部特色，通过池化层减小空间维度，以用于分类、检测和分割等任务。

框架：常见的框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras。

3.是非时影象网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：

特点：LSTM是一种RNN变种，专门设计用于处理序列数据，能够更好地捕捉长期依赖关系。
LSTM通过门控单元来掌握信息的流动，适用于机器翻译、语音识别等任务。

框架：TensorFlow和PyTorch支持LSTM模型的实现。

4.支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：

特点：SVM是一种经典的监督学习算法，适用于分类和回归任务。
它通过找到数据的最佳超平面来进行分类，可以用于线性和非线性问题。

框架：常见的框架包括scikit-learn和LIBSVM。

5.决策树（Decision Trees）：

特点：决策树是一种阐明性强的机器学习模型，用于分类和回归。
它通过一系列的决策节点来分割数据，每个节点代表一个特色的判断。

框架：常见的框架包括scikit-learn和XGBoost。

6.随机森林（Random Forest）：

特点：随机森林是基于决策树的集成模型，用于提高模型的性能和泛化能力。
它通过随机选择子集的办法构建多个决策树，并进行投票或均匀来进行分类或回归。

框架：scikit-learn和XGBoost都支持随机森林。

7.深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）：

特点：深度神经网络是包含多个隐蔽层的神经网络，用于处理繁芜的非线性关系。
它们在图像处理、自然措辞处理和强化学习等领域取得了显著的成功。

框架：TensorFlow和PyTorch是构建深度神经网络的紧张框架。

8.自然措辞处理（NLP）模型：

特点：NLP模型用于处理文本数据，如文本分类、情绪剖析、命名实体识别和机器翻译等任务。
常见的NLP模型包括Transformer、BERT、GPT（如GPT-3）等。

框架：Hugging Face Transformers库、PyTorch和TensorFlow用于实现和演习这些模型。

不同的任务和数据类型可能须要不同类型的模型和框架，因此选择适当的模型和框架取决于详细的问题和数据集。
在实际运用中，常日须要根据问题的繁芜性、可用的数据和打算资源来选择得当的模型和框架。