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摘要：深度学习（DL）已成为现代人工智能（AI）的核心组成部分，通过促进复杂系统的分析，从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用，通过促进了各种领域的显着进步。但是，深度学习领域正在不断发展，并且在架构和应用中都有最新的创新。因此，本文对最近的DL进展进行了全面的综述，涵盖了卷积神经网络（CNNS）（CNN）和经常性神经网络（RNNS）等基础模型的演变和应用，以及最近的体系结构，例如变形金刚，诸如变形金刚，生成性对抗性网络（GANS），CAPSULE Networks，Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络（GNNS）（gnns）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）。此外，本文讨论了新颖的培训技术，包括自我监督的学习，联合学习和深入的强化学习，这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战，本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解，为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
深度学习的全面评论：体系结构...
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