深度学习常用方法有哪些？

现在在应用领域应用的做多的是DNN，CNN和RNN。

DNN是传统的全连接网络，可以用于广告点击率预估，推荐等。其使用embedding的方式将很多离散的特征编码到神经网络中，可以很大的提升结果。

CNN主要用于计算机视觉(Computer Vision)领域，CNN的出现主要解决了DNN在图像领域中参数过多的问题。同时，CNN特有的卷积、池化、batch normalization、Inception、ResNet、DeepNet等一系列的发展也使得在分类、物体检测、人脸识别、图像分割等众多领域有了长足的进步。同时，CNN不仅在图像上应用很多，在自然语言处理上也颇有进展，现在已经有基于CNN的语言模型能够达到比LSTM更好的效果。在最新的AlphaZero中，CNN中的ResNet也是两种基本算法之一。

GAN是一种应用在生成模型的训练方法，现在有很多在CV方面的应用，例如图像翻译，图像超清化、图像修复等等。