《表1 深度学习的典型模型》

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《深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展》

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深层神经网络通过组合低级特征形成抽象的高级特征，以表征数据的分布式特征[7]，最典型的模型有递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）、长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）/门控递归单元网络（Gated recurrent unit，GRU）、卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（Deep belief networks，DBN），这些模型广泛用于各种领域，表1列出了它们的典型应用。