PaddlePaddleフレームワークはどんな事前学習モデルを提供していますか？

PaddlePaddleフレームワークには、いくつかの一般的な事前トレーニングモデルが提供されていますが、これに限定されません。

1. ResNetは、深い残差ネットワークであり、優れた性能を発揮し、画像分類や物体検出などのタスクによく使用されています。
2. モバイルネット：軽量な畳み込みニューラルネットワークで、モバイルデバイスなどのリソースが限られた環境に適しています。
3. Faster R-CNNは、目標検出に使用される深層学習モデルであり、高い検出精度を持っています。
4. YOLOv3は高速な検出速度を持つエンドツーエンドの目標検出モデルです。
5. Transformerは、自然言語処理タスクに使用されるモデルであり、特に機械翻訳やテキスト生成などのシーケンス対シーケンスタスクに適しています。

上記に挙げたモデル以外にも、PaddlePaddleフレームワークにはさまざまな種類の事前学習済みモデルが提供されており、ユーザーは具体的なタスクの要件に合わせて適切なモデルを選択して使用することができます。