常用的深度学习算法有哪些？

常用的深度学习算法包括但不限于以下几种：

1.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：主要用于图像处理和计算机视觉领域，能够有效地处理图像中的空间关系。

2.循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：主要用于序列数据处理，能够有效地处理时间序列和自然语言等数据。

3.长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：一种特殊的RNN，可以有效地处理长期依赖关系，常用于自然语言处理和语音识别等领域。

4.生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：主要用于生成数据，可以生成逼真的图像、音频和视频等。

5.自编码器（Autoencoder，AE）：主要用于数据压缩和特征提取等领域，可以将高维数据转换为低维表示并保留原始数据的重要特征。