深度学习常用方法有哪些

深度学习常用方法包括：

1.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）

2.循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

3.深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）

4.自编码器（Autoencoder，AE）

5.生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

6.强化学习（Reinforcement Learning，RL）

7.迁移学习（Transfer Learning）

8.序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）

9.注意力机制（Attention Mechanism）

10.批标准化（Batch Normalization）

11.残差网络（Residual Networks，ResNet）

12.门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）

13.长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）

14.半监督学习（Semi-supervised Learning）

15.多任务学习（Multi-task Learning）

16.深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）

等等。