深度学习使用人工神经网络对大量数据执行复杂的计算。它是一种基于人脑结构和功能的机器学习类型。

　　深度学习算法通过从示例中学习来训练机器。医疗保健、电子商务、娱乐和广告等行业通常使用深度学习。

　　神经网络的结构类似于人脑，由人工神经元组成，也称为节点。这些节点按顺序堆叠在三层中：

　　数据以输入的形式为每个节点提供信息。节点将输入乘以随机权重，进行计算，并加上偏差。最后，应用非线性函数，也称为激活函数，以确定要激活哪个神经元。

　　虽然深度学习算法具有自我学习表示的功能，但它们依赖于模仿大脑信息处理方式的人工神经网络。在训练过程中，算法使用输入分布中的未知元素来提取特征、对对象进行分组以及发现有用的数据模式。就像训练机器进行自我学习一样，这发生在多个层面，使用算法来构建模型。

　　深度学习模型使用多种算法。虽然没有一个网络被认为是完美的，但有些算法更适合执行特定任务。为了选择合适的算法，最好对所有主要算法有一个扎实的了解。

　　CNNs 是一种深度学习算法，用于处理像图像这样的结构化网格数据。它们在图像分类、目标检测和人脸识别任务中取得了成功。

　　：该层将一组滤波器（卷积核）应用于输入图像，每个滤波器在图像上滑动（卷积），以生成特征图。这有助于检测各种特征，如边缘、纹理和模式。

　　：该层通过保留最重要的信息来降低特征图的维度。常见的类型包括最大池化和平均池化。

　　：经过几个卷积层和池化层后，输出被展平并输入到一个或多个全连接（密集）层，最终在输出层进行最终分类或预测。

　　RNNs 旨在识别数据序列中的模式，例如时间序列或自然语言。它们维护一个隐藏状态，该状态捕获有关先前输入的信息。

　　LSTMs 是一种特九游智能体育科技殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。它们旨在避免长期依赖问题，使其在语音识别和时间序列预测等任务中更加有效。

　　GANs 通过在竞争环境中训练两个神经网络来生成逼真的数据。它们已被用于创建逼真的图像、视频和音频。

　　：生成器和判别器同时进行训练。生成器试图通过生成更好的假数据来欺骗判别器，而判别器则试图更好地检测伪造数据。这种对抗过程使得生成器生成的数据越来越逼线. Transformer 网络

　　Transformer 是许多现代自然语言处理模型的骨干。它们使用自注意力处理输入数据，允许并行化并改善对长距离依赖关系的处理。

　　：该机制计算输入的每个部分相对于其他部分的重要性，使模型能够对句子中的不同单词赋予不同的权重。

　　：添加有关单词在序列中的位置的信息，因为自注意力本身并不捕获序列顺序。

　　：由一个编码器（处理输入序列）和一个解码器（生成输出序列）组成。每个部分都包含多层自注意力和前馈网络。

　　自编码器是用于数据压缩、去噪和特征学习等任务的无监督学习模型。它们学习将数据编码为低维表示，然后再将其解码回原始数据。

　　：DBNs 以贪婪的方式逐层进行训练。每一层都作为受限玻尔兹曼机（RBM）进行训练，学习重建其输入。

　　：在对各层进行预训练后，可以使用反向传播对整个网络进行微调，以完成特定任务。

　　DQNs 将深度学习与 Q 学习（一种强化学习算法）相结合，以处理具有高维状态空间的环境。它们已成功应用于玩视频游戏和控制机器人等任务。