最近读了一篇深度学习的综述，于是写一篇个人总结。
《Recent Advances in Deep Learning: An Overview》
原文：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf
中文翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85625555
深度学习（也称表征学习、分层学习）是机器学习的一个子领域，它使用了多层次的非线性信息处理和抽象，用于有监督、无监督、半监督、自监督、弱监督等的特征学习、表示、分类、回归和模式识别等。一般，深层架构是简单架构的多层非线性重复，这样可从输入中获得高度复杂的函数。
1. 深度学习（DL）方法
2. 深度架构
2.1 深度神经网络（DNN）
2.2 深度生成模型（DGM）
3. 训练和优化方法
4. DL的应用和局限性
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本文标题：（总结）深度学习的综述
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