常用的深度學習算法有以下幾種：
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）：用于圖像識別和處理任務。
遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）：用于序列數據的建模和處理，如自然語言處理任務。
長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）：是一種特殊的RNN結構，用于處理長期依賴性問題。
生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN）：用于生成新的樣本，如圖像生成等任務。
自編碼器（Autoencoder）：用于特征提取和數據壓縮。
強化學習（Reinforcement Learning）：用于智能體通過與環境交互來學習最優策略的算法。
注意力機制（Attention Mechanism）：用于處理序列數據時，對重要信息進行加權處理。
變分自編碼器（Variational Autoencoder）：用于生成新的樣本，同時能夠學習樣本數據的分布。
深度信念網絡（Deep Belief Network, DBN）：用于無監督學習任務和特征提取。
卷積生成對抗網絡（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）：用于生成特定條件下的樣本。
稀疏自編碼器（Sparse Autoencoder）：用于特征提取和去噪。
這只是深度學習算法的一小部分，目前深度學習領域還有許多其他算法和模型在不斷發展和探索。
