深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用多层的神经网络模型来学习数据的复杂表示。随着计算能力的增强和大数据技术的发展，深度学习已经成为许多先进应用的核心技术。以下是深度学习中一些主要的概念、技术和架构：
1. 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）：
- 是深度学习的基础，由多个层次的神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
2. 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）：
- 包含多个隐藏层的人工神经网络，能够学习数据中的复杂模式。DNN可以用于分类、回归等多种任务。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：
- 特别适用于处理网格状结构的数据，如图像。CNN通过卷积层自动提取特征，并通常包括池化层减少参数数量。
4. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：
- 适用于处理序列数据，如文本或时间序列。RNN具有记忆功能，能够处理不定长的输入序列。常见的变体有长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：
- 由两个网络组成：一个生成器和一个判别器。GANs被广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
6. 自编码器（Autoencoders）：
- 主要用于无监督学习任务，比如降维、特征学习等。自编码器尝试复制其输入到输出，中间经过一个瓶颈层以获得高效的数据表示。
7. 变换器（Transformers）：
- 最近在自然语言处理领域取得了巨大成功，特别是对于序列建模和理解任务。变换器不依赖于递归结构，而是基于注意力机制（Attention Mechanism），允许并行化训练。
8. 强化学习与深度学习结合：
- 如深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）、策略梯度方法等，这些技术利用深度学习的强大表示能力解决复杂的决策问题。
9. 迁移学习与微调：
- 利用预训练的深度学习模型，在新任务上进行微调，从而减少对大量标注数据的需求。
深度学习不仅限于上述提到的技术，它还在不断发展，新的算法和技术层出不穷。随着研究的深入，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、游戏AI等多个领域都取得了突破性的进展。