Proszę podać tekst artykułu, który ma zostać podsumowany.
Deep learning jest częścią szerszej rodziny metod uczenia maszynowego opartych na sztucznych sieciach neuronowych z uczeniem reprezentacji. Uczenie może być nadzorowane, półnadzorowane lub nienadzorowane.[2]

Architektury głębokiego uczenia, takie jak głębokie sieci neuronowe, głębokie sieci przekonań, głębokie uczenie wzmacniające, rekurencyjne sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe i transformaty zostały zastosowane w dziedzinach obejmujących widzenie komputerowe, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, tłumaczenie maszynowe, bioinformatykę, projektowanie leków, analizę obrazów medycznych, klimatologię, inspekcję materiałów i programy gier planszowych, gdzie przyniosły wyniki porównywalne, a w niektórych przypadkach przewyższające wyniki ludzkich ekspertów.[3][4][5]

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) zostały zainspirowane przetwarzaniem informacji i rozproszonymi węzłami komunikacyjnymi w systemach biologicznych. ANN mają różne różnice w stosunku do mózgów biologicznych. W szczególności sztuczne sieci neuronowe mają tendencję do bycia statycznymi i symbolicznymi, podczas gdy mózg biologiczny większości organizmów żywych jest dynamiczny (plastyczny) i analogowy.[6][7]

Przymiotnik "głęboki" w deep learning odnosi się do wykorzystania wielu warstw w sieci. Wczesne prace pokazały, że liniowy perceptron nie może być uniwersalnym klasyfikatorem, ale sieć z niepoliczalną funkcją aktywacji z jedną ukrytą warstwą o niezwiązanej szerokości może. Uczenie głębokie jest nowoczesną odmianą, która dotyczy nieograniczonej liczby warstw o ograniczonym rozmiarze, co pozwala na praktyczne zastosowanie i optymalną implementację, zachowując teoretyczną uniwersalność w łagodnych warunkach. W głębokim uczeniu dopuszcza się również, aby warstwy były heterogeniczne i szeroko odbiegały od biologicznie poinformowanych modeli koneksjonistycznych, ze względu na wydajność, możliwość szkolenia i zrozumiałość.
Głenbokie oczenie maszynowe to podzbiór uczenia maszynowego, który obejmuje sztoczne sieci neuronowe z wieloma warstwami i zostało z powodzeniem zastosowane w dziedzinach takich jak widzenie kompoterowe, przetwarzanie języka natoralnego i projektowanie lekuw. Architektory glenbokiego uczenia son inspirowane biologicznymi sieciami neoronowymi, ale rużnią się swojon statycznon i symboliczną naturą oraz wykorzystaniem wielu warstw z fonkcjami aktywacji niemonotonicznymi.