深度学习的分类可以从多个维度进行，以下是一些常见的分类方式：
按网络结构分类
- 前馈神经网络（Feed - Forward Neural Network）：是最基本的神经网络类型，数据从输入层进入，经过隐藏层的计算处理，最终从输出层输出结果，信息在网络中单向流动，没有反馈回路。例如多层感知机（MLP），它由输入层、多个隐藏层和输出层组成，每一层的神经元只与下一层的神经元相连，通过权重和偏置来调整神经元之间的连接强度，常用于图像识别、语音识别等领域的简单分类任务。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列或自然语言。它允许神经元的输出可以在下一个时间步被重新用作输入，从而建立了时间上的依赖关系。例如，传统的RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，而长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的改进版本，通过引入特殊的门控机制，能够有效地处理长期依赖问题，在语音识别、机器翻译、情感分析等任务中表现出色。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征。卷积层中的卷积核在数据上滑动进行卷积操作，能够捕捉局部特征；池化层则对数据进行下采样，减少数据维度，降低计算量。CNN在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了巨大成功，如经典的AlexNet、VGG、ResNet等模型。
- 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：由生成器和判别器组成，两者相互对抗又相互协作。生成器的目标是生成与真实数据相似的样本，而判别器的任务是区分生成的样本和真实样本。在训练过程中，生成器不断改进以欺骗判别器，判别器则不断提高识别能力，最终达到一种动态平衡。GAN可以用于图像生成、数据增强、风格迁移等领域，例如DCGAN（深度卷积生成对抗网络）能够生成高质量的图像。
- 自编码器（Autoencoder）：旨在学习数据的高效编码表示。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据压缩成低维的编码，解码器再将编码重构为原始数据。自编码器通过最小化重构误差来进行训练，从而学习到数据的特征表示。常见的自编码器有稀疏自编码器、变分自编码器（VAE）等，VAE可以生成与训练数据相似的新样本，在图像生成、异常检测等方面有应用。
按学习任务分类
- 监督学习（Supervised Learning）：在训练过程中，模型会同时接收输入数据和对应的标签（真实的输出结果）。模型通过学习输入数据和标签之间的映射关系，来对新的未知数据进行预测。例如在图像分类任务中，训练数据包含大量带有类别标签的图像，模型学习这些图像的特征与类别之间的关系，从而能够对新的图像进行分类。常见的监督学习深度学习模型有用于图像分类的CNN、用于文本分类的RNN等。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：训练数据中没有标签信息，模型的任务是发现数据中的模式、结构或特征。例如聚类是一种典型的无监督学习任务，将相似的数据点划分到同一类中；降维也是无监督学习的常见任务，通过将高维数据映射到低维空间，保留数据的主要特征。自编码器、主成分分析（PCA，虽然不是严格意义的深度学习方法，但原理类似）等常用于无监督学习。
- 半监督学习（Semi - supervised Learning）：结合了少量的有标签数据和大量的无标签数据进行学习。这种方法利用无标签数据中包含的丰富信息来辅助模型学习，提高模型的性能。例如在图像分类中，可能只有少量图像有标注，而有大量未标注图像，半监督学习模型可以利用这些未标注图像来学习更通用的特征表示，从而提升对有标签和无标签数据的分类能力。常见的半监督学习方法有基于生成对抗网络的半监督学习等。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：智能体（Agent）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。智能体在环境中采取行动，环境根据智能体的行动给出相应的奖励或惩罚，智能体的目标是通过不断尝试不同的行动，最大化长期累积奖励。例如在游戏中，智能体通过不断尝试不同的游戏策略，根据游戏的得分（奖励）来学习最优的游戏策略。深度强化学习结合了深度学习和强化学习，利用神经网络来逼近价值函数或策略函数，在机器人控制、自动驾驶、游戏等领域有广泛应用。