深度学习架构主要包括以下几种：

AlexNet

由深度学习先驱Geoffrey Hinton及其同僚引入，是首个深度架构。

结构简单但功能强大，由卷积层和池化层层叠，最上层是全连接层。

VGGNet

由牛津可视化图形组开发，网络结构呈金字塔形，底层较宽，顶层较深。

GoogleNet（Inception网络）

由谷歌研究者设计，是ImageNet 2014的冠军模型。

包含22层，并引入了Inception模块，通过不同尺度的卷积核提取特征。

卷积神经网络（CNN）

在视觉任务中扮演重要角色，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

典型的CNN网络结构包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等。

递归神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）

RNN能保留对过去输入的记忆，并按时间为问题建模。

LSTM和GRU是RNN的变体，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。

深度信念网络（DBN）

由多个深度置信网络堆叠而成，通过逐层训练提取特征。

深度叠加网络（DSN）

另一种多阶段训练的网络结构，通过不同层次的表示来学习数据的复杂特征。

Transformer

基于注意力机制，近年来在自然语言处理等领域取得了显著成果。

组合框架

将CNN与Transformer融合，形成新的模型架构，以利用两者的优势。

这些架构在不同的应用场景中表现出色，推动了深度学习技术的快速发展。选择合适的深度学习架构需要根据具体任务的需求、数据类型和计算资源来进行。