डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क कैसे काम करता है, इसकी प्रक्रिया को सारांशित करें।
डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क (Deep Learning Neural Network) एक ऐसा मॉडल है जो कंप्यूटर विज्ञान में उपयोग किया जाता है। यह एक ऐसा AI (Artificial Intelligence) मॉडल है जो अपने आप से सीखता है और उसे स्वयं आभास होता है। यह मॉडल किसी भी इसके लिए तैयार किए गए डेटा को संसाधन के रूप में इस्तेमाल करता है। इसमें अपनी खुद की प्रवीणता की अनुमति दी जाती है, इसलिए वह अपनी विवेक के आधार पर फैसले ले सकता है। इस मॉडल में, कई न्यूरॉन्स (Neurons) को एक साझा नेटवर्क में कम्यूनिकेट किए जाएंगे। 

डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क द्वारा मॉडलिंग के समय इनपुट (Input) डेटा सेट को संग्रहित किया जाता है। इसके बाद, इस विशाल संग्रहण पैकेट के साथ मॉडल की ट्रेनिंग शुरू होती है। ट्रेनिंग के दौरान सभी न्यूरॉन्स के बीच लिंक निर्मित होते हैं और वे संदेशों को एक दूसरे से आगे बढ़ाते हैं। 

एक ट्रेनिंग के सेट के बाद, मॉडलिंग फ़ेस समझ को उपलब्ध कराने में सक्षम हो जाती है। हालांकि, गतिविधि को पूरा करने के लिए और जानकारी प्रदान करने के लिए मॉडल और कई दूसरी उपकरणों की आवश्यकता होती हैं। 

यह एक आम तरीके से डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क का काम तथा उसकी प्रक्रिया होती है।