深度学习在科学计算领域得到了广泛的应用和普及。它的算法被广泛应用于各个行业来解决复杂的问题。不同类型的神经网络被所有的深度学习算法用于执行特定的任务。

    什么是深度学习

    深度学习是机器学习领域的新研究方向。它的目的是让机器更接近人工智能。通过学习样本数据的内在规律和表示层次，它可以对文字、图像和声音等数据进行解释。深度学习的目标是让机器具备像人一样的分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习对人类的视听等活动进行模仿，它解决了诸多复杂的模式识别难题，从而让人工智能相关技术取得了巨大的进步。

    深度学习算法具有自学习表示，然而它们依赖人工神经网络，这种神经网络能反映大脑计算信息的方式。在训练过程中，算法会利用输入分布里的未知元素，以此来提取特征、对对象进行分组以及发现有用的数据模式。就如同训练机器进行自学那样，这一过程在多个层次上发生，并且会运用算法来构建模型。

    下面介绍一下目前主流的深度学习算法模型和应用案例。

    目前主流的深度学习算法模型

    01 RNN（循环神经网络）

    循环神经网络（RNN）能够模拟神经网络的记忆能力，还可以处理具有时间序列特性的数据。它具备在给定序列数据上进行序列预测的能力，并且因为隐藏层间节点的连接而具有一定的记忆能力。这种结构使得它能够处理时间序列数据，记住过去的输入，同时通过时间反向传播进行训练。此外，RNN 能够运用不同的架构变体去处理特定的问题。例如，LSTM 这种长短期记忆的架构以及 GRU 这种门控循环单元的架构，它们是经过改进的算法，能够应对 RNN 中经常出现的梯度消失或者爆炸的问题。RNN 在处理时间序列数据方面具有强大的优势。它能够有效地捕捉数据中复杂的时间依赖关系，从而可以准确地预测未来。正因如此，RNN 被广泛应用于自然语言处理、语音识别、股票价格预测等领域。

    关键技术：循环结构和记忆单元

    处理数据：适合处理时间序列数据

    应用场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等

    02 CNN（卷积神经网络）