深度学习算法是机器学习技术的一个子集，它使用分层神经网络来建模数据中的复杂模式。 常见的算法包括卷积神经网络 (CNN)，专为图像等网格状数据而设计，以及循环神经网络 (RNN)，它处理文本或时间序列等顺序数据。 Transformers 于 2017 年推出，由于其处理长距离依赖关系的能力，已成为自然语言处理 (NLP) 中的主导力量。 生成对抗网络 (GAN) 用于通过将两个网络相互对抗来生成合成数据，而自动编码器通过压缩和重构来学习高效的数据表示。 每种算法都应对特定的挑战：CNN 使用过滤器来检测空间模式，RNN 利用存储单元来获取时间上下文，而 Transformers 依赖注意力机制来权衡输入关系。
深度学习的研究领域侧重于提高模型的性能、可扩展性和适用性。 一个关键领域是效率和优化，其中模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术可以在不牺牲准确性的前提下降低计算成本。 另一个是自监督学习，它通过创建诸如预测图像或文本的缺失部分等预训练任务来训练未标记数据上的模型。 多模态学习结合来自多个来源（例如，文本、图像、音频）的数据来构建更强大的系统，例如 CLIP 模型，该模型对齐视觉和文本嵌入。 鲁棒性和公平性研究旨在减少偏差并提高模型在对抗性攻击或分布偏移下的可靠性。 例如，对抗性训练会修改模型以抵抗操纵输入，而公平性约束确保决策不会不成比例地损害特定群体。
新兴领域包括神经符号人工智能，它将神经网络与符号推理相结合，用于需要逻辑的任务，以及联邦学习，它支持跨设备的去中心化训练，同时保护隐私。 研究人员还在探索节能架构，以解决大型模型对环境的影响，例如专家混合 (MoE) 等稀疏模型。 在应用领域，强化学习的进步使代理能够在模拟、机器人和游戏环境中学习复杂的行为。 例如，AlphaFold 使用深度学习来预测蛋白质结构，展示了科学发现的潜力。 这些努力反映了更广泛的转变，即在解决现实世界问题的同时，解决扩展深度学习系统固有的伦理、环境和实践约束。