深度學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)識(shí)別、理解和分類，深度學(xué)習(xí)的主要分支包括：1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN):主要用于圖像識(shí)別和處理；2. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN):主要用于處理序列數(shù)據(jù)，如自然語(yǔ)言文本；3. 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM):結(jié)合了RNN和CNN的特點(diǎn)，用于處理復(fù)雜的時(shí)序數(shù)據(jù)；4. 自編碼器(Autoencoder):通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，將輸入數(shù)據(jù)壓縮成低維表示，然后再解碼回原始數(shù)據(jù)；5. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning):通過(guò)與環(huán)境的交互，學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)決策。

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