以下是关于深度学习算法常见类型的简要概述：

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑神经元之间的连接方式来实现复杂的学习任务。在深度学习中，存在多种常见的算法类型，每种类型都有其独特的优点和应用领域。

1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种专门用于处理图像识别和计算机视觉任务的深度学习算法。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，并能够有效地处理具有空间关系的数据。

2. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种适用于序列数据（如文本、语音等）处理的深度学习算法。RNN具有记忆功能，可以捕捉序列数据中的时间依赖关系，广泛应用于自然语言处理和时间序列预测领域。

3. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种改进的RNN结构，通过门控单元有效地解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，使其更适用于长序列数据的建模和预测。

4. 生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式学习生成真实样本的能力，被广泛用于生成逼真的图像、视频和音频等内容。

5. 强化学习（RL）：强化学习是一种通过智能体与环境进行交互学习的方法，智能体根据环境的奖励信号调整策略以达到最优的行为目标。RL在游戏、机器人控制等领域有着广泛的应用。

6. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习算法，通过学习数据的压缩表示来实现数据的降维和去噪，被广泛用于特征学习和数据重构。

7. 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制允许模型在处理序列数据时动态关注输入序列中不同部分的信息，提高模型在长序列数据上的表现，被广泛应用于机器翻译和语音识别等任务中。

总的来说，深度学习算法类型多样，每种算法都有其特定的优势和适用场景。随着深度学习技术的不断发展，我们相信未来会有更多新颖且强大的深度学习算法涌现，为各个领域带来更多创新和突破。