目前主流的深度学习算法

目前主流的深度学习算法主要包括以下几个方面：

1. **卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)**：主要用于图像识别、计算机视觉任务，通过卷积层提取图像特征。

2. **循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)**：特别适合处理序列数据，如自然语言处理中的文本生成、语音识别等，通过时间步之间的信息传递。

3. **长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)** 和 **门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)**：是对RNN的改进，解决长期依赖问题。

4. **Transformer**：由Google提出的模型，最初用于机器翻译，现在广泛应用于自然语言处理，特别是基于自注意力机制，对序列建模非常有效。

5. **生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)**：包含生成器和判别器两个部分，用于生成逼真的新样本，常用于图像生成和样式迁移。

6. **变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)**：用于生成潜在空间表示，可用于数据降维、增强和生成。

7. **强化学习 (Reinforcement Learning, RL)**：通过智能体与环境交互，学习最优策略，应用广泛于游戏、机器人控制等领域。