ディープラーニングとは何か？
ディープラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラルネットワークに基づく、より広範な機械学習手法ファミリーの一部である。学習には教師あり、半教師あり、教師なしがある。

ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、ディープ強化学習、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマーなどのディープラーニングアーキテクチャは、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、バイオインフォマティクス、薬物設計、医療画像解析、気候科学、材料検査、ボードゲームプログラムなどの分野に応用されており、人間の専門家のパフォーマンスに匹敵する、場合によってはそれを上回る結果を生み出している。

人工ニューラルネットワーク（ANN）は、生物システムにおける情報処理と分散型通信ノードから着想を得た。ANNは、生物学的な脳とはさまざまな違いがある。具体的には、人工ニューラルネットワークは静的で記号的であるのに対し、ほとんどの生物の生物学的脳は動的（可塑的）でアナログ的である傾向がある。

ディープラーニングの「ディープ」という形容詞は、ネットワークに複数の層を使用することを指す。初期の研究では、線形パーセプトロンは普遍的な分類器にはなり得ないが、非多項式の活性化関数を持ち、幅が無制限の隠れ層を1層持つネットワークは普遍的な分類器になり得ることが示された。ディープラーニングは、境界のない数の境界のあるサイズの層に関係する最新のバリエーションであり、実用的な応用と最適化された実装を可能にする一方で、穏やかな条件下では理論的な普遍性を保持する。ディープラーニングでは、効率性、学習しやすさ、理解しやすさのために、層は異種であり、生物学的情報に基づくコネクショニスト・モデルから大きく逸脱することも許される。
ディープラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラルネットワークに基づく、より広範な機械学習手法ファミリーの一部である。