深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN
卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN
循环神经网络、RNTN递归神经
张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的，那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图像，它看它处于边界的那一边，就归为哪一类。