揭示深度学习前沿：塑造多领域应用的创新

深度学习（DL）使计算机模型能够学习、可视化、优化、精炼并预测数据。为理解其现状，考察深度学习在各领域的最新进展与应用至关重要。然而，以往的综述仅关注深度学习在一或两个领域的应用。由于这些领域存在大量相关研究文献，本综述深入调研了深度学习在四个广泛领域中的使用。这种广泛的覆盖提供了对深度学习影响与机遇的全面且相互关联的理解，这是其他综述所缺乏的。本研究还讨论了深度学习框架，并阐述了在各领域应用深度学习的优势与挑战，而其他综述仅偶尔涉及这些内容。TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架通过提供模型开发与部署平台，便于跨领域开发创新的深度学习应用。这有助于弥合理论进展与实际部署之间的鸿沟。深度学习解决了诸多领域的复杂问题并推动了技术进步，展现出其变革潜力与适应性。带有注意力机制的 CNN LSTM 模型可以 99% 的准确率预测交通。多层 CNN 模型能以 97.13% 的准确率对感染真菌病害的芒果叶片进行分类。然而，由于深度学习独立于训练数据，其需要严格的数据收集来分析并处理大量数据。因此，大规模医疗、科研、健康与环境数据的整理颇具挑战，降低了深度学习的有效性。未来研究应解决深度学习数据集中的数据量、隐私、领域复杂性与数据质量问题。