深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，让计算机具备学习、推理和识别的能力。以下是一些常见的深度学习算法：

1. 神经网络（Neural Networks）

神经网络是由多个神经元组成的层次结构，每个神经元都与其他神经元连接。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习数据中的特征。

  • 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）：是最基本的神经网络结构，数据从输入层流向输出层。
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：常用于图像识别和视频分析，能够自动学习图像中的特征。
  • 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：适用于处理序列数据，如时间序列数据、文本等。

神经网络结构图

2. 支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）

支持向量机是一种二分类模型，通过找到一个最优的超平面来将数据分为两类。

SVM分类图

3. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）

生成对抗网络由生成器和判别器组成，生成器生成数据，判别器判断数据的真实性。两者相互对抗，最终生成器能够生成逼真的数据。

GAN结构图

4. 强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习是一种通过试错来学习最优策略的机器学习方法。智能体通过与环境交互，不断调整策略，以获得最大化的奖励。

强化学习流程图

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