通过综合研究文献，本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用，以及相关的优势和挑战，验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势，使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据，因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据，可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习，神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。
Sep, 2023
教育数据挖掘 (EDM) 是一个重要的研究领域，利用计算技术分析教育数据。深度学习技术在处理教育数据分析和建模的挑战中表现出明显优势。本综述旨在系统回顾 EDM 与深度学习的最新研究进展，介绍 EDM 和深度学习的背景以及其在现代教育中的重要性。另外，还详细评述了深度学习技术在知识追踪、学生异常检测、学生表现预测和个性化推荐等四个典型教育场景中的应用，并提供了 EDM 领域的公共数据集和处理工具的综合概述。最后，指出了这个研究领域的新兴趋势和未来方向。
综述了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析和普适计算领域的最新模型以及其在解决各个领域问题中的有效性，并介绍了深度学习的基础知识、各种模型类型以及重要的卷积神经网络架构，并讨论了深度学习研究的挑战和未来方向。
Mar, 2024
该论文论述了深度学习虽然备受欢迎，但在商业分析领域普及存在困难，原因是计算复杂度、数据结构、缺乏透明度（黑匣子）和人才短缺等问题，而且在结构化数据集上无法优于传统的机器学习模型。因此，应该把深度学习视为现有机器学习模型的有力补充，而非通用解决方案。
May, 2022
该研究综述了教育数据挖掘和学习分析在教育数据上的应用，并回顾了主要出版物、关键里程碑、知识发现周期、主要教育环境、特定工具、免费可用数据集、最常用的方法、主要目标和未来趋势。
Feb, 2024
这篇文章利用自然语言处理技术，针对多个领域的相关研究文献分析了深度学习技术的扩散和影响，在研究健康科学的过程中发现，深度学习技术的采用虽然与知识结构的颠覆和再组合的新颖性呈现负相关，但却能提高期望和引用性能方面的变异性。因此，深度学习方法可以作为一种通用的科学方法，以可衡量的方式推动科学的进展。
Sep, 2020
本文旨在概述深度学习算法在计算机视觉领域的应用，包括图像分类，目标识别，图像提取和语义分割等方面，同时讨论了构建和训练深度神经网络面临的未来范围和挑战。
Apr, 2018
本研究论述了机器学习算法在学习过程中的表示问题及应用，并就深度学习模型、框架和关键问题等进行了探讨和分析。
Nov, 2022
本篇综述论文探讨了使用深度学习来解决在水资源科学领域面临的诸多挑战，以及深度学习在其他领域的经验和方法对于水研究的启示。
Dec, 2017
本文归纳了深度学习的历史、神经网络，针对五年来在语音识别、图像识别、游戏等领域中的进展，列举了十个深度学习的问题，并建议结合其他技术实现人工智能总体上的发展。
Jan, 2018