不同的神經網絡模型各自有其適用領域和特點，人們通常會根據具體問題來選擇合適的模型或結合多個模型以解決覆雜問題。例如，結合GAN和CNN可以用於圖像生成，而結合GAN和RNN可用於音樂合成或自然語言建模。

1. 卷積神經網絡 (CNN)：主要用於圖像識別和搜索等領域。CNN在圖像處理中表現出色，其特點是可以有效提取圖像的特征，被廣泛用於圖像分類、物體檢測和圖像生成等任務。

2. 循環神經網絡 (RNN)：用於處理時間序列數據，如語音識別、手寫識別、自然語言處理 (NLP) 等。RNN具有反饋循環結構，可以捕捉時間序列數據的依賴關系。

3. 深度信念網絡 (DBN)：DBN是一種多層神經網絡，常用於無監督學習和特征學習。它的使用在一些領域中幫助進行數據降維和特征提取。

4. 深度自動編碼器 (AutoEncoder)：這是一種無監督學習的神經網絡模型，用於數據降維和特征學習。自動編碼器用於學習數據的緊湊表示。

5. 生成對抗網絡 (GAN)：GAN包括生成模型和判別模型，常用於生成數據。它的生成模型通過與判別模型對抗的方式生成逼真的數據，如圖像、文本或聲音。