深度学习算法是什么？深度学习算法是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助 。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据 。
深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术 。
【人工智能算法 深度学习算法】区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：
(1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点 。
(2)明确了特征学习的重要性 。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易 。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息 。

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深度学习有哪些算法？只有简单的了解：
常见的深度学习算法有三种：来卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络 。具体的需要自己去钻研了
常见的深度学习算法主要有哪些？深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络 。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习的代表算法之一 。
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络 。
生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法 。

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