深度学习是人工智能领域一项重要的技术，在过去几年里有许多新的进展。
首先，一些研究人员提出了新的深度学习结构，如变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）。这些新的结构在图像、语音和自然语言处理等领域取得了很大的成功，带来了更加准确和高效的模型。
其次，针对深度学习模型的训练和优化问题，出现了很多新的方法和算法。比如，强化学习（Reinforcement Learning）在AlphaGo等应用中取得了突破性的进展，同时也在控制系统和自动驾驶等领域有了更广泛的应用。
另外，深度学习在多模态学习方面也取得了长足的进展。研究人员通过多模态信息的融合，使得深度学习模型在处理图像、文本、语音等多种类型的数据时表现更好。
此外，对抗学习（Adversarial Learning）也成为深度学习的热门领域之一。通过对抗生成网络的对抗学习框架，可以生成逼真的假样本，同时也带来了一些新的安全性和隐私性相关的问题。
另一方面，深度学习在跨领域的应用也取得了很多新进展。从医疗影像识别到智能交通系统，从自然语言理解到智能推荐系统，都有了很多成功的案例。
最后，随着深度学习算法和模型的不断发展，其在边缘计算和移动设备上的部署也成为了研究的热点。针对资源受限的设备，如智能手机和物联网设备，提出了很多轻量级的深度学习模型和压缩算法。
总的来说，深度学习在模型结构、训练优化、多模态学习、对抗学习、跨领域应用以及边缘计算等方面都取得了很多新的进展。这些进展为我们更好地解决实际问题、提高模型的性能和推进人工智能技术的发展提供了坚实的基础。
