近年来，以深度学习算法为代表的人工智能技术发展迅速，在计算机视觉，语音识别和语义理解领域已取得突破。但是，其相关算法目前还不完善，需要继续加强理论研究，并不断提出许多新的算法理论成果，如胶囊网络，生成对抗网络，迁移学习等。胶囊网络是一个提出了一种新的网络架构，以克服卷积神经网络的局限性。卷积神经网络具有局限性，例如难以识别图像中的位置关系，缺乏空间分层和空间推理能力。受神经科学启发，人工智能的领导者欣顿提出了胶囊网络的概念。胶囊网络由胶囊而不是神经元组成。胶囊由一小组神经元组成。输出是向量。向量的长度代表估计的物体存在的概率，向量的方向代表物体的姿势参数。胶囊网络可以同时处理多个不同目标的多个空间变换，并且需要少量的训练数据，可以有效克服卷积神经网络的局限性，理论上更接近人脑的行为。但是，胶囊网络还存在计算量大，对大图像处理效果差等问题，有待进一步研究。生成对抗网络（GAN：Generative Adversarial Networks）是2014年提出的生成模型。该算法的核心思想源自博弈论的纳什均衡。通过生成器和鉴别器的对抗训练来迭代地优化它。目的是学习实际数据的分布，以便可以生成类似于观测数据的新数据。与其他生成模型相比，GAN具有生成效率高，设计框架灵活以及生成质量更高的样本的能力。自2016年以来，研究工作迅猛发展，已成为人工智能领域的热门研究方向。但是，GAN仍然存在训练困难，梯度消失和模式崩溃等问题，并且仍处于不断研究和探索的阶段。转移学习是一种算法，它使用数据，任务或模型之间的相似性将学习到的模型应用于新领域。迁移学习可以大大减少深度网络培训所需的数据量，并缩短培训时间。其中，Fine-Tune是实现深度迁移学习的简单方法。通过简单地调整问题上的训练模型使其适合于新问题，可以节省时间和成本，具有良好的模型泛化能力，并且实现简单，少量的训练数据可以取得更好的结果，并且具有被广泛使用。