深度学习包含一系列算法,包括用于图像处理的卷积神经网络 (cnn),用于顺序数据的递归神经网络 (rnn) 以及用于语言理解等任务的转换器。每一种都有适合各种应用的特定优势。深度学习的研究领域包括生成模型,如gan和vae,用于创建逼真的图像、视频或音频。强化学习是另一个领域,专注于训练代理通过试验和错误做出决策,并在游戏和机器人技术中应用。另一个重要的研究领域是可解释性。随着深度学习模型变得越来越复杂,了解其决策过程对于医疗保健、金融和其他敏感领域的应用至关重要。注意力机制和模型可解释性等技术正在积极探索中。
学习深度学习的最佳资源有哪些?

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