 דערקלערן ווי טיף לערנען אַרבעט.
טיף לערנען איז אַ סאַבסעט פון מאַשין לערנען, וואָס אין זיך איז אַ צווייַג פון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע (AI). עס רעפערס צו די נוצן פון מאַלטי-לייערד קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס צו דורכפירן אַ ברייט קייט פון טאַסקס, פֿון בילד און רעדע דערקענונג צו מאַשין איבערזעצונג און פּלייינג קאָמפּלעקס שפּילערייַ ווי גיין אָדער טשעס. אין טראדיציאנעלן מאַשין לערנען, פֿעיִקייטן זענען האַנט-ענדזשאַנירד און פאסטעכער אין די מאָדעל. אין קאַנטראַסט, אַ דיפּ לערנען מאָדעל לערנז צו ידענטיפיצירן פֿעיִקייטן אויף זיך, אַ פּראָצעס אויך באקאנט ווי פאַרטרעטונג לערנען. דאָס איז ענייבאַלד דורך די נוצן פון קייפל לייַערס, יעדער קאַנסיסטינג פון סך ינטערקאַנעקטיד נוראַנז, וואָס אַרבעט צוזאַמען צו ידענטיפיצירן און עקסטראַקט ינקריסינגלי אַבסטראַקט פֿעיִקייטן פון די אַרייַנשרייַב דאַטן. יעדער נעוראָן נעמט עטלעכע ינפּוץ און אַפּלייז אַ וואָג צו יעדער פון זיי. די ווייטיד ינפּוץ זענען דעמאָלט סאַמד, איידער זיי דורכגעגאנגען דורך אַן אַקטאַוויישאַן פֿונקציע, וואָס דיטערמאַנז צי די נעוראָן וועט פייַער. אין דעם וועג, יעדער שיכטע איז ביכולת צו יבערמאַכן די אַרייַנשרייַב דאַטן און פאָרן עס צו דער ווייַטער שיכטע. ווי די דאַטן פלאָוז דורך די נעוראַל נעץ, עס איז פארוואנדלען מער און מער, ביז די לעצט רעזולטאַט שיכטע טראגט די געוואלט רעזולטאַט. פֿאַר בייַשפּיל, אין בילד קלאַסאַפאַקיישאַן, די רעזולטאַט שיכטע וואָלט אַנטהאַלטן איין נעוראָן פֿאַר יעדער קלאַס, און דער נעוראָן מיט די העכסטן ווערט וואָלט אָנווייַזן די קלאַס צו וואָס די בילד געהערט. בעשאַס טריינינג, די ווייץ פון די נוראַנז זענען אַדזשאַסטיד אַזוי אַז די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל ביסלעכווייַז ווערן מער פּינטלעך. דאָס קען זיין געטאן דורך אַ פאַרשיידנקייַט פון מעטהאָדס, אַרייַנגערעכנט באַקפּראָפּאַגאַטיאָן, וואָס קאַלקיאַלייץ די גראַדיענט פון די אָנווער פונקציע מיט רעספּעקט צו די ווייץ, און אַלאַוז די ווייץ צו זיין דערהייַנטיקט צו מינאַמייז די אָנווער. קוילעלדיק, Deep Learning אַלאַוז די שאַפונג פון קאָמפּלעקס מאָדעלס וואָס זענען ביכולת צו לערנען גלייך פֿון רוי דאַטן, אָן די נויט פֿאַר מאַנואַל ינזשעניעריע. עס האט פּרוווד צו זיין אַ זייער שטאַרק טעכניק, און האט געפֿירט צו פילע ברייקטרוז אין פעלדער אַזאַ ווי קאָמפּיוטער זעאונג, רעדע דערקענונג און נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג.