고급 심층 학습 에서 의 기법 들 은 정확 도 , 성과 및 에너지 효율 성 , 이를테면 학습 정확도 , 예측 정확도 , 학습 속도 , 학습 성과 , 및 학습 의 에너지 효율 성 중 하나 이상 에서 의 개선 들 을 제공 한다 . 프로세싱 엘리먼트 들 의 어레이 는 데이터 의 웨이 블릿 들 에 대한 흐름 - 기반 컴 퓨 테이 션 들 을 수행 한다 . 각각 의 프로세싱 엘리먼트 는 개별 컴 퓨 트 엘리먼트 및 개별 라우팅 엘리먼트 를 갖 는다 . 각각 의 컴 퓨 트 엘리먼트 는 프로세싱 자원 들 및 메모리 자원 들 을 갖 는다 . 각각 의 라우터 는 2 D 메 쉬 에서 적어도 가장 가까운 이웃 들 과 웨이 블릿 들 을 통한 통신 을 가능 하 게 한다 . 확률론 적 구배 하강 , 미니 - 배치 구배 하강 및 연속 적 인 전파 구배 하강 은 프로세싱 엘리먼트 들 에 의해 모델링 된 뉴 럴 네트워크 의 가중치 들 을 트레이닝 하 는 데 이용 가능 한 기법 들 이 다 . 역 체크포인트 ( reverse checkpoint ) 는 트레이닝 동안 메모리 사용 을 감소 시키 는 데 사용 가능 하 다 .