Що таке глибоке навчання?
Глибоке навчання є частиною більш широкого сімейства методів машинного навчання, заснованих на штучних нейронних мережах з представницьким навчанням. Навчання може бути наглядовим, напівнаглядовим або ненаглядовим.

Архітектури глибокого навчання, такі як глибокі нейронні мережі, мережі глибоких переконань, глибоке зміцнення навчання, повторювані нейронні мережі, конволюційні нейронні мережі та трансформатори були застосовані в таких областях, як комп'ютерне бачення, розпізнавання мови, обробка природної мови, машинний переклад, біоінформатика, дизайн лікарських препаратів, аналіз медичного зображення, кліматична наука, інспекція матеріалів та програми настільних ігор, де вони дали результати, порівнянні з і в деяких випадках перевершують досягнення експертів людини.

Штучні нейронні мережі (АНН) були натхненні обробкою інформації та розподіленими вузлами зв'язку в біологічних системах. ANN мають різні відмінності від біологічного мозку. Зокрема, штучні нейронні мережі мають тенденцію бути статичними і символічними, тоді як біологічний мозок більшості живих організмів є динамічним (пластичним) і аналоговим.

Прикметник "глибокий" в глибокому навчанні відноситься до використання декількох шарів в мережі. Ранні роботи показали, що лінійний перцептрон не може бути універсальним класифікатором, але що мережа з неполіномічною функцією активації з одним прихованим шаром необмеженої ширини може. Глибоке навчання - це сучасний варіант, що стосується необмеженої кількості шарів обмеженого розміру, що дозволяє практичне застосування і оптимізовану реалізацію, зберігаючи теоретичну універсальність в м'яких умовах. У глибокому навчанні також дозволяється, щоб шари були неоднорідними і широко відхилялися від біологічно інформованих кон'єкціоністських моделей, заради ефективності, тренувальності та зрозумілості.
Глибоке навчання є частиною більш широкого сімейства методів машинного навчання, заснованих на штучних нейронних мережах з представницьким навчанням.