深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在各种应用场景中得到了广泛的应用。然而，要学习深度学习并不容易，需要掌握各种算法、网络结构和优化方法等知识。本文将介绍深度学习必知的十大算法，为初学者提供一些指导。

1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是在图像识别领域中应用广泛的一种深度学习算法。CNN使用卷积层、汇聚层和全连接层等多个层次的神经网络来提取图像特征。其主要优点是对于图像等二维数据具有很好的特征提取能力。以下是一个简单的CNN实现代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y, 1), tf.arg_max(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

2. 循环神经网络（RNN）

循环神经网络是一种用于处理序列数据的深度学习算法。RNN通过循环神经元实现对序列状态的传递和存储，常用于自然语言处理和推荐系统等领域。以下是一个简单的RNN实现代码