深度学习是机器学习的一个分支，模仿人脑的工作方式来处理数据并创建可以用于决策的模式。深度学习模型通常基于人工神经网络，并且能够自动从原始数据中提取特征。
前馈神经网络
前馈神经网络是最简单的神经网络类型之一，信息通过一系列处理节点单向流动。这种类型的网络没有反馈连接，意味着信号只能向前传播，而不能形成循环。每一层的输出作为下一层的输入。典型的前馈网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。每个层都由若干个神经元构成，这些神经元之间通过权重连接。训练过程主要是调整这些权重，以最小化预测值与实际值之间的差异，这个过程通常是通过反向传播算法实现的。
卷积神经网络（CNNs）
卷积神经网络主要用于图像识别和处理领域，但也适用于其他类型的数据，如音频和文本。CNNs 的关键特性是卷积层，它利用卷积核在输入数据上进行局部操作，这使得网络能够捕捉到输入数据的空间层次结构。除了卷积层之外，CNNs 还包含池化层，用来降低数据维度的同时保留重要信息；全连接层，用于最后的分类或者回归任务。CNNs 在视觉识别任务中表现卓越，例如物体检测、面部识别等。
循环神经网络（RNNs）与长短时记忆网络（LSTMs）
当面对序列数据时，传统的前馈神经网络并不适用，因为它们无法记住之前的信息。为了解决这个问题，提出了循环神经网络。RNNs 通过其内部状态（即记忆）允许信息在网络内传递，因此非常适合处理时间序列分析、自然语言处理等问题。然而，标准 RNN 存在一个问题，即随着序列变长，难以捕获远距离依赖关系，这就是所谓的“梯度消失”问题。为此，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了 LSTM 模型，通过引入门控机制有效地解决了这一难题，使得网络能够更好地保持长期依赖性。
自编码器与生成对抗网络（GANs）
自编码器是一种无监督学习方法，旨在学习一组编码器和解码器，使得输入经过编码再解码后尽可能接近原输入。这有助于发现数据中的有用特征表示。另一方面，生成对抗网络则是一类非常强大的生成模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器尝试创造看起来像真实样本的新数据实例，而判别器试图区分真实样本与合成样本。两者相互竞争，共同进化，直到生成器能够产生足以欺骗判别器的数据为止。GANs 被广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
转移学习与多任务学习
转移学习是指将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务的过程。这种方法对于解决数据不足的问题特别有效。比如，在医疗影像分析中，可以通过预训练好的大规模图像数据集上的 CNN 来初始化新模型，然后再根据特定疾病的有限标注数据微调模型。这样不仅减少了所需的训练样本数量，还加快了收敛速度。
多任务学习则是指同时对多个相关任务进行学习。在这种情况下，共享某些层可以帮助提高性能，因为它鼓励模型学习更通用的特征表示。例如，在自然语言处理中，一个模型可能被设计成同时执行命名实体识别和情感分析任务。通过这种方式，不同任务之间的关联性得以利用，从而增强了整体模型的表现力。