Sure! Here is a list of the most popular deep learning algorithms sorted by simplicity, from simplest to most complex:

    Linear Regression
    Logistic Regression
    Multilayer Perceptron (MLP)
    Convolutional Neural Networks (CNN)
    Recurrent Neural Networks (RNN)
    Long Short-Term Memory (LSTM)
    Autoencoders
    Generative Adversarial Networks (GAN)
    Deep Reinforcement Learning

Please note that the definition of "simplicity" can vary, and some people may have different opinions on the relative simplicity of these algorithms. However, in general, the algorithms listed above can be considered to be ordered from simplest to most complex based on their architecture, training process, and the types of tasks they can perform.
 แน่นอน! ต่อไปนี้เป็นรายการอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด จัดเรียงตามความเรียบง่าย จากง่ายที่สุดไปจนถึงซับซ้อนที่สุด: Linear Regression Logistic Regression Multilayer Perceptron (MLP) Convolutional Neural Networks (CNN) Recurrent Neural Networks (RNN) Long Short-Term Memory (LSTM) Autoencoders Generative Adversarial Networks (GAN) Deep Reinforcement Learning โปรดทราบว่าคำจำกัดความของ "ความเรียบง่าย" อาจแตกต่างกันไป และบางคนอาจมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความเรียบง่ายที่สัมพันธ์กันของอัลกอริทึมเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว อัลกอริธึมที่ระบุไว้ข้างต้นสามารถจัดลำดับจากง่ายที่สุดไปซับซ้อนที่สุด โดยขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม กระบวนการฝึกอบรม และประเภทของงานที่สามารถทำได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence