1.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）
卷积神经网络是一种常用的深度学习神经网络，主要应用于图像识别、语音识别等领域。它模拟了人类视觉系统的工作原理，通过卷积层、池化层、全连接层等模块对图像进行特征提取和分类。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，主要应用于自然语言处理、语音识别等领域。它通过引入记忆单元，实现了对序列数据的长期依赖建模，从而能够更好地处理序列数据。
3.长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）
长短时记忆网络是循环神经网络的一种改进，主要应用于序列数据的建模和预测。它通过引入门控机制，实现了对序列数据的长期依赖建模，从而能够更好地处理序列数据。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）
生成对抗网络是一种能够生成新样本的神经网络，主要应用于图像生成、文本生成等领域。它通过引入生成器和判别器两个模块，实现了对样本的生成和判别，从而能够生成更加逼真的新样本。
5.深度信念网络（Deep Belief Networks，简称DBN）
深度信念网络是一种能够进行无监督学习的神经网络，主要应用于特征学习、数据降维等领域。它通过堆叠多个受限玻尔兹曼机，实现了对数据的高层次抽象和分析，从而能够更好地进行特征学习和数据降维。
以上就是深度学习中常用的算法总结，它们在各自的领域中都有着广泛的应用，并且随着人工智能技术的不断发展，它们也在不断地得到改进和优化。
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