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深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。它是一種使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模復(fù)雜函數(shù)關(guān)系的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在這個模型的基礎(chǔ)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和有效的隱式表示在被學(xué)習(xí)的過程中進(jìn)行自動學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的框架包括：給定一組輸入樣本，在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)任務(wù)。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要分為三種：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecNN）。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于維度濾波器的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它使用了濾波器來提取局部文本特征，可以用于諸如計算機(jī)視覺、圖像處理和語音識別等機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種深度學(xué)習(xí)算法，可應(yīng)用于任何長記憶序列任務(wù)，如時序預(yù)測、機(jī)器翻譯和文本快速識別。最后，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecNN）是一種有向無環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以被用在模式識別，例如對象識別和文本分類。 深度學(xué)習(xí)的拓展知識：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）是深度學(xué)習(xí)的變種，它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的技術(shù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思想，旨在解決復(fù)雜的問題，如機(jī)器人控制、機(jī)器人視覺、圖像分析和圖像生成等。它有助于AI模型學(xué)習(xí)如何完善自身的行為，以解決復(fù)雜多變的實際問題。