深度学习算法训练机器对大量数据执行复杂的计算。以下是2021年排名前10的深度学习算法列表。
预测未来不是魔术；这是人工智能。毫无疑问，人工智能风靡一时，每个人都在谈论它，无论他们是否理解这个术语。
据研究人员和分析师称，到2024年，数字助理的使用量预计将达到84亿。人工智能的一些最突出的用例包括超个性化、聊天机器人、预测行为分析等等。人工智能正在彻底改变全球，并带领我们走向不可预测的未来。对人工智能最新技术进步的了解似乎势不可挡；然而，两个最重要的概念是机器学习和深度学习。
机器学习的效率足以从每天发送的3000亿封电子邮件中检测出垃圾邮件。然而，最近，深度学习因其高准确率、有效性、效率和处理海量数据的能力而大受欢迎。它是机器学习的一个分支，通过学习将地球呈现为一个根深蒂固的概念层次结构，每个概念都被确定为简单，因此具有极大的灵活性和力量。
利用人工神经网络，深度学习算法训练机器对大量数据执行复杂的计算。深度学习算法使机器能够像人脑一样执行工作和处理数据。深度学习算法高度依赖人工神经网络，并基于人脑的结构功能工作。这里列出了在这个不断发展的大数据时代每个人都必须熟悉的10大深度学习算法。
1. 自编码器
某种类型的前馈神经网络，自编码器是一种深度学习算法，其中输入和输出都是相同的。它由 Geoffrey Hinton 于 1980 年设计，旨在解决无监督学习问题。它拥有训练有素的神经网络，可以将数据从输入层传输到输出层。自编码器的一些重要用例是：图像处理、药物回收和人口预测。
以下是自编码器的三个主要组件：
编码器(Encoder)
编码器(Coder)
解码器(Decoder)
2. 受限玻尔兹曼机
受限玻尔兹曼机 (RBM) 是随机神经网络，能够从概率分布而不是一组输入中学习。这种深度学习算法由 Geoffrey Hinton 开发，用于主题建模、特征学习、协同过滤、回归、分类和降维。
RBM 分两个阶段工作：
向前传球
后传
此外，它由两层组成：
隐藏单位
可见单位
每个可见单元都连接到所有现有的隐藏单元。RBM 也有一个偏置单元。该单元连接到所有隐藏单元以及可见单元，而没有输出节点。
3. 自组织地图
自组织地图 (SOM) 通过自组织人工神经网络实现数据可视化，以减少数据的维度。这种深度学习算法是由 Teuvo Kohonen 教授开发的。数据可视化能够解决人类在处理高维数据时不容易可视化的问题。开发 SOM 的目的是为了更好地理解高维信息。
4. 多层感知
开始学习深度学习算法的最佳场所是多层感知 (MLP)。它属于前馈神经网络的类别，以及包含激活函数的众多感知层。它由完全连接的两层组成：
输入层
输出层
MLP 包含相同数量的输入层和输出层，并且可能具有不同的隐藏层。MLP 的一些重要用例包括图像识别、人脸识别和机器翻译软件。
5. 深度信念网络
生成模型、深度信念网络 (DBN) 拥有多层潜在变量和随机变量。潜在变量通常称为隐藏单元，包含二进制值。这些是具有层间连接的玻尔兹曼机堆栈。每个 RBM 层都与后续层和前一层相连。DBN 的用例包括视频识别、图像识别以及运动捕捉数据。
6.径向基函数网络
径向基函数网络（RBFNs）是一类特殊的前馈神经网络，它利用径向基函数作为激活函数。它包含以下层：
输入层
隐藏层
输出层
上述 RBFN 层用于回归、分类和时间序列预测。
7. 生成对抗网络
生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 有助于生成逼真的图片、卡通人物、人脸图像创建和 3D 对象渲染。GAN 被视频游戏开发者用来通过图像训练来提升低分辨率。
GAN 有两个重要组成部分：
生成器：它能够生成假数据
鉴别器：它能够从虚假信息中学习。
8. 循环神经网络
循环神经网络 (RNN) 由有助于形成有向循环的连接组成，这些连接允许将长短期记忆网络 (LSTM) 的输出作为当前阶段的输入提供。由于其内部存储器，RNN 能够记住以前的输入。RNN 的一些常见用例是：手写识别、机器翻译、自然语言处理、时间序列分析和图像字幕。
9. 卷积神经网络
卷积神经网络 (CNN) 也称为 ConvoNet，包含许多层，主要用于对象检测和图像处理。第一个 CNN 是由 Yann LeCun 于 1988 年开发和部署的。 当年，它被称为 LeNet，用于字符识别，例如数字、邮政编码等。 CNN 的一些重要用例包括医学图像处理、卫星图像识别、时间序列预测和异常检测。
以下是 CNN 的一些关键层，它们在数据处理以及从数据中提取特征中发挥着关键作用：
卷积层
整流线性单元 (ReLU)
池化层
全连接层
10.长短期记忆网络
长短期记忆网络 (LSTM) 是一类循环神经网络 (RNN)，能够学习和记忆长期依赖关系。LSTM 还能够长时间回忆过去的信息。它随着时间的推移保留信息，这被证明在时间序列预测中是有益的。它具有链状结构，其中 4 个交互层以独特的方式连接和通信。除了时间序列预测，LSTM 还用于药物开发、音乐创作和语音识别。
结论
说没有信息你可以有数据，但没有数据你就不能有信息，这句话并没有错。深度学习算法和技术如今流行的主要原因是它们能够处理大量数据，然后将其转换为信息。通过其隐藏层架构，深度学习技术学习定义低级类别（如字母），然后是中级类别（如单词），然后是高级类别（如句子）。根据某些预测，深度学习必将彻底改变供应链自动化。
中国最受欢迎的搜索引擎百度的首席科学家以及谷歌大脑项目的杰出领导者之一吴恩达肯定，
“与深度学习类似的是，深度学习模型是火箭发动机，而海量数据是这些火箭发动机的燃料。”
因此，技术演进和进步永远不会停止，深度学习技术和算法也不会停止。每个人都必须跟上最新的技术进步，才能在这个不断发展的世界中保持竞争力。