2023 年您应该了解的 10 大深度学习算法深度学习在科学计算中变得非常流行，处理复杂问题的企业经常使用它的技术。为了

深度学习在科学计算中变得非常流行，处理复杂问题的企业经常使用它的技术。为了执行特定任务，所有深度学习算法都采用各种神经网络。为了模拟人脑，本文着眼于关键的人工神经网络以及深度学习算法的运作方式。

什么是深度学习？

人工神经网络在深度学习中用于对大量数据进行复杂的计算。它是一种基于人脑组织和功能的人工智能形式。深度学习方法用于通过实例教学来训练机器。深度学习经常用于医疗保健、电子商务、娱乐和广告等领域。以下是 2023 年您应该了解的 10 大深度学习算法。

为了处理复杂的问题，深度学习算法需要大量的处理能力和数据。它们几乎可以处理任何类型的数据。现在让我们仔细看看 2023 年需要注意的 10 大深度学习算法。

CNN，也称为 ConvNet，具有多层，主要用于对象检测和图像处理。Yann LeCun 于 1988 年创建了最初的 CNN，当时它仍被称为 LeNet。它用于识别邮政编码和数字等字符。CNN 用于卫星照片的识别、医学成像的处理、时间序列的预测和异常检测。

DBN 是由几层潜在的随机变量组成的生成模型。潜在变量，通常称为隐藏单元，以二进制值为特征。DBN 中的每个 RBM 层都可以与其上层和下层通信，因为玻尔兹曼机堆栈的层之间存在连接。对于图像、视频和运动捕捉数据识别，采用深度信念网络 (DBN)。

由于形成定向循环的 RNN 连接，LSTM 的输出可以作为输入发送到当前阶段。由于其内部记忆，LSTM 的输出可以记住先前的输入，并用作当前阶段的输入。自然语言处理、时间序列分析、手写识别和机器翻译都是 RNN 的常见应用。

称为 GAN 的深度学习生成算法会生成模仿训练数据的新数据实例。GAN 由两部分组成：学习生成虚假数据的生成器和将虚假数据纳入其学习过程的鉴别器。

随着时间的推移，GAN 的使用越来越频繁。它们可用于暗物质研究，以模拟引力透镜效应并改善天文图像。视频游戏开发人员利用 GAN 通过图像训练以 4K 或更高分辨率再现老式游戏中的低分辨率 2D 纹理。

具有 LSTM 的循环神经网络 (RNN) 可以学习和记住长期依赖关系。默认行为是长时间回忆过去的知识。

随着时间的推移，LSTM 会保留信息。由于它们能够回忆起先前的输入，因此有助于时间序列预测。在 LSTM 中，四个交互层以链状结构连接，以进行特殊通信。除了时间序列预测之外，LSTM 还经常用于语音识别、音乐创作和药物研究。

径向基函数是一类独特的前馈神经网络 (RBFN)，用作激活函数。它们通常有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，用于分类、回归和时间序列预测。

SOM 由 Teuvo Kohonen 教授创建，通过使用自组织人工神经网络压缩数据维度来提供数据可视化。数据可视化致力于解决人类难以看到高维数据的问题。开发 SOM 是为了帮助人们理解这种高维数据。

RBM 是一种神经网络，可以从一组输入的概率分布中学习；它们是由 Geoffrey Hinton 创建的。分类、降维、回归、特征学习、协同过滤和主题建模都是使用这种深度学习技术进行的。DBN 的基本单位是 RBM。

一种称为自动编码器的特殊前馈神经网络具有相同的输入和输出。自动编码器由 Geoffrey Hinton 在 1980 年代创建，用于解决无监督学习的问题。这些经过训练的神经网络将数据从输入层复制到输出层。图像处理、人气预测和

只是自动编码器的几个应用程序。

MLP 是一种前馈神经网络，由具有激活函数的多层感知器组成。一个完全耦合的输入层和一个输出层构成了 MLP。它们可用于创建语音识别、图片识别和机器翻译软件，因为它们具有相同数量的输入和输出层，但可能有多个隐藏层。