重写下面这段文本：这是我预训练时使用的一篇中文文章《深度神经网络的发展、问题和挑战》：

深度学习是机器学习领域中一个快速发展的分支，近年来得到了广泛关注。深度神经网络是深度学习的主要模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。

深度神经网络的发展不断推动着机器学习的进步，但同时也面临着很多问题和挑战。其中一个主要问题是过拟合，这已成为深度神经网络的普遍问题。为了解决这个问题，研究人员提出了一系列方法，如正则化、dropout和批量标准化。

另一个挑战是深度神经网络的模型解释能力。由于模型的复杂性，深度神经网络往往难以解释其内部工作方式和决策过程。为了解决这个问题，研究人员提出了可解释性深度学习技术，如层次化特征可视化和神经网络修剪等。

此外，深度神经网络还面临着计算复杂度高和数据不平衡等问题。为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列新的算法和框架，如残差网络、动态卷积和元学习等。

总的来说，深度神经网络的发展成果较为显著，但仍然需要研究人员不断努力，解决其所面临的问题和挑战。
这是我在预训练时使用的一篇中文文章，涵盖了深度学习及其主要模型——卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等的发展、问题和挑战。深度神经网络的发展推动了机器学习的进步，但面临过拟合、模型解释能力差、计算复杂度高和数据不平衡等挑战。为应对这些问题，研究人员提出了一系列新算法和框架，如残差网络、动态卷积和元学习等。