深度学习算法有哪些？

深度学习是机器学习的一个分支，它主要依赖人工神经网络（ANN）来解决复杂的问题。以下是几种常见的深度学习算法：

1. **神经网络** (Neural Networks): 基础模型，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN，用于图像处理）、循环神经网络（RNN，处理序列数据）和长短期记忆网络（LSTM，改进的RNN）。

2. **深度信念网络** (Deep Belief Networks, DBNs): 由多个受限玻尔兹曼机堆叠而成，用于特征学习和无监督预训练。

3. **自编码器** (Autoencoders): 用于数据压缩和特征学习的无监督学习模型。

4. **生成对抗网络** (Generative Adversarial Networks, GANs): 由生成器和判别器两个部分构成，用于生成逼真的新样本。

5. **变分自编码器** (Variational Autoencoders, VAEs): 结合了概率图模型和深度学习，常用于潜在变量建模和生成。

6. **深度强化学习** (Deep Reinforcement Learning, DRL): 将深度学习与强化学习结合，用于决策和控制问题。

7. **迁移学习** (Transfer Learning): 利用已训练好的模型的部分或全部参数，加速新任务的学习。

8. **元学习** (Meta-Learning): 旨在使模型能够快速适应新任务的学习策略。

9. **卷积神经语言模型** (Convolutional Neural Language Models, CNN-LMs) 和 **循环神经语言模型** (Recurrent Neural Language Models, RNN-LMs)：用于自然语言处理中的文本生成和理解。