डीप लर्निंग, प्रतिनिधित्व सीखने के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग विधियों के एक व्यापक परिवार का हिस्सा है। सीखना पर्यवेक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षण या बिना पर्यवेक्षण के किया जा सकता है।

डीप-लर्निंग आर्किटेक्चर जैसे डीप न्यूरल नेटवर्क, डीप बिलीफ नेटवर्क, डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर को कंप्यूटर विज़न, स्पीच रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन ट्रांसलेशन, बायोइनफॉरमैटिक्स, ड्रग डिजाइन सहित क्षेत्रों में लागू किया गया है। , चिकित्सा छवि विश्लेषण, जलवायु विज्ञान, सामग्री निरीक्षण और बोर्ड गेम कार्यक्रम, जहां उन्होंने मानव विशेषज्ञ प्रदर्शन के बराबर और कुछ मामलों में उससे भी बेहतर परिणाम दिए हैं।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) जैविक प्रणालियों में सूचना प्रसंस्करण और वितरित संचार नोड्स से प्रेरित थे। एएनएन में जैविक मस्तिष्क से विभिन्न अंतर होते हैं। विशेष रूप से, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क स्थिर और प्रतीकात्मक होते हैं, जबकि अधिकांश जीवित जीवों का जैविक मस्तिष्क गतिशील (प्लास्टिक) और एनालॉग होता है।

गहन शिक्षण में "गहरा" विशेषण नेटवर्क में कई परतों के उपयोग को संदर्भित करता है। प्रारंभिक कार्य से पता चला कि एक रैखिक परसेप्ट्रॉन एक सार्वभौमिक क्लासिफायरियर नहीं हो सकता है, लेकिन असीमित चौड़ाई की एक छिपी हुई परत के साथ एक गैर-बहुपद सक्रियण फ़ंक्शन वाला नेटवर्क हो सकता है। डीप लर्निंग एक आधुनिक विविधता है जो सीमित आकार की परतों की असीमित संख्या से संबंधित है, जो हल्के परिस्थितियों में सैद्धांतिक सार्वभौमिकता को बनाए रखते हुए व्यावहारिक अनुप्रयोग और अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देती है। गहन शिक्षण में दक्षता, प्रशिक्षण और समझ के लिए परतों को विषम होने और जैविक रूप से सूचित कनेक्शनिस्ट मॉडल से व्यापक रूप से विचलित होने की भी अनुमति है।
डीप लर्निंग, प्रतिनिधित्व सीखने के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग विधियों के एक व्यापक परिवार का हिस्सा है।
डीप लर्निंग, प्रतिनिधित्व सीखने के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग विधियों के एक व्यापक परिवार का हिस्सा है। सीखना पर्यवेक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षण या बिना पर्यवेक्षण के किया जा सकता है।

डीप-लर्निंग आर्किटेक्चर जैसे डीप न्यूरल नेटवर्क, डीप बिलीफ नेटवर्क, डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर को कंप्यूटर विज़न, स्पीच रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन ट्रांसलेशन, बायोइनफॉरमैटिक्स, ड्रग डिजाइन सहित क्षेत्रों में लागू किया गया है। , चिकित्सा छवि विश्लेषण, जलवायु विज्ञान, सामग्री निरीक्षण और बोर्ड गेम कार्यक्रम, जहां उन्होंने मानव विशेषज्ञ प्रदर्शन के बराबर और कुछ मामलों में उससे भी बेहतर परिणाम दिए हैं।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) जैविक प्रणालियों में सूचना प्रसंस्करण और वितरित संचार नोड्स से प्रेरित थे। एएनएन में जैविक मस्तिष्क से विभिन्न अंतर होते हैं। विशेष रूप से, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क स्थिर और प्रतीकात्मक होते हैं, जबकि अधिकांश जीवित जीवों का जैविक मस्तिष्क गतिशील (प्लास्टिक) और एनालॉग होता है।

गहन शिक्षण में "गहरा" विशेषण नेटवर्क में कई परतों के उपयोग को संदर्भित करता है। प्रारंभिक कार्य से पता चला कि एक रैखिक परसेप्ट्रॉन एक सार्वभौमिक क्लासिफायरियर नहीं हो सकता है, लेकिन असीमित चौड़ाई की एक छिपी हुई परत के साथ एक गैर-बहुपद सक्रियण फ़ंक्शन वाला नेटवर्क हो सकता है। डीप लर्निंग एक आधुनिक विविधता है जो सीमित आकार की परतों की असीमित संख्या से संबंधित है, जो हल्के परिस्थितियों में सैद्धांतिक सार्वभौमिकता को बनाए रखते हुए व्यावहारिक अनुप्रयोग और अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देती है। गहन शिक्षण में दक्षता, प्रशिक्षण और समझ के लिए परतों को विषम होने और जैविक रूप से सूचित कनेक्शनिस्ट मॉडल से व्यापक रूप से विचलित होने की भी अनुमति है।