常用的深度学习算法有以下几种：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：用于图像识别和处理任务。
递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：用于序列数据的建模和处理，如自然语言处理任务。
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：是一种特殊的RNN结构，用于处理长期依赖性问题。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）：用于生成新的样本，如图像生成等任务。
自编码器（Autoencoder）：用于特征提取和数据压缩。
强化学习（Reinforcement Learning）：用于智能体通过与环境交互来学习最优策略的算法。
注意力机制（Attention Mechanism）：用于处理序列数据时，对重要信息进行加权处理。
变分自编码器（Variational Autoencoder）：用于生成新的样本，同时能够学习样本数据的分布。
深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）：用于无监督学习任务和特征提取。
卷积生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）：用于生成特定条件下的样本。
稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）：用于特征提取和去噪。
这只是深度学习算法的一小部分，目前深度学习领域还有许多其他算法和模型在不断发展和探索。
