深度学习是一种人工智能技术，它模仿人脑神经元的工作原理，通过多层非线性变换来学习复杂的数据表示。其核心是人工神经网络，特别是深层神经网络，它们能够自动从输入数据中提取特征并进行高级抽象。

卷积神经网络（CNN）：CNN主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。它通过卷积层来检测局部特征，然后使用池化层降低数据维度，减少计算量。卷积操作和权值共享使得CNN在图像分类、物体检测等任务上表现出色。

循环神经网络（RNN）：RNN特别适合处理序列数据，如文本、语音或时间序列预测。RNN通过引入循环连接，使得当前时刻的隐藏状态不仅依赖于前一时刻的输入，还依赖于之前时刻的隐藏状态，从而捕捉到了序列中的长期依赖关系。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是对RNN的改进，以解决梯度消失和爆炸问题。

生成对抗网络（GAN）：GAN由一个生成器和一个判别器组成，用于生成与训练数据分布相似的新样本。生成器尝试创建假数据，而判别器则试图区分真数据和假数据。两者相互博弈，最终生成器可以生成高度逼真的合成数据，常用于图像生成、视频生成和数据增强等领域。