（总结）深度学习的综述

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

总结：

    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