برای یادگیری سطحی دربرابر عمیق در روان‌شناسی آموزشی را ببینید. برای اطلاعات بیش‌تر را ببینید. ، یادگیری ژرف یا ژرف‌آموزی (به : ) (به بیانی دیگر: یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاشند تا مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. 
 یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر و در دید کلی‌تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل‌سازی شود. برخی از این روش‌های مدل‌سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شوند.
در یادگیری ژرف امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل‌خودکار و نیمه‌نظارتی وجود دارد. 
 انگیزهٔ نخستین در به وجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده‌است که در آن با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند. 
بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری را دارا است. این مدل‌ها نظیر ، ، و… پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های ، ایجاد کرده‌اند.
 در حقیقت عبارت یادگیری عمیق، بررسی روش‌های تازه برای است. 
 ژرف‌آموزی، رده‌ای از است که از چندین لایه برای استخراج ویژگی‌های سطح بالا از ورودی خام استفاده می‌کنند. به بیانی دیگر، رده‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشین که از چندین لایهٔ پردازش اطلاعات و به‌ویژه بهره می‌برد تا عملیات تبدیل یا یا را عموماً با هدف تحلیل یا ، کلاس‌بندی، انجام دهد. 
 برای نمونه، در ، لایه‌های پست‌تر می‌توانند لبه‌ها را تشخیص دهند، در حالی که لایه‌های عالی‌تر ممکن است ویژگی‌های پرمعناتر برای انسان، همچون حروف یا چهره‌ها، را تشخیص دهند.
 یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از است که از لایه‌های متعدد تبدیلات خطی به منظور پردازش سیگنال‌های حسی مانند صدا و تصویر استفاده می‌کند. ماشین در این روش هر مفهوم پیچیده را به مفاهیم ساده‌تری تقسیم می‌کند، و با ادامهٔ این روند به مفاهیم پایه‌ای می‌رسد که قادر به تصمیم‌گیری برای آن‌ها است و بدین ترتیب نیازی به نظارت کامل انسان برای مشخص کردن اطلاعات لازم ماشین در هر لحظه نیست. موضوعی که در یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد، نحوهٔ ارائهٔ اطلاعات است. ارائه دادن اطلاعات به ماشین باید به شیوه‌ای باشد که ماشین در کمترین زمان اطلاعات کلیدی را که می‌تواند با استناد به آن‌ها تصمیم بگیرد را دریافت کند. هنگام طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌بایست به عوامل دگرگونی (به انگلیسی: factors of variation) که اطلاعات مشاهده شده را توضیح می‌دهند توجه کنیم، این عوامل معمولاً عوامل قابل‌مشاهده‌ای نیستند بلکه عواملی هستند که بر روی دستهٔ قابل‌مشاهده تأثیرگذار بوده یا زادهٔ ساختارهای ذهنی انسان برای ساده‌تر کردن مسائل هستند. برای مثال در هنگام عوامل دگرگونی می‌توانند لهجهٔ گوینده، سن یا جنسیت او باشند. در هنگام پردازش تصویر یک ماشین، میزان درخشش خورشید یک عامل دگرگونی است. یکی از مشکلات تأثیر زیاد عوامل دگرگونی بر روی اطلاعات دریافتی است. برای مثال بسیاری از پیکسل‌های دریافتی از یک ماشین قرمز در شب ممکن است سیاه دیده بشوند. برای حل این مشکلات بعضاً به درک بالای اطلاعات (در حدود انسان) نیازمندیم و در واقع گاهی یافتن نحوهٔ مناسب نمایش اطلاعات به اندازهٔ خود مسئله سخت و زمان‌بر است.
 نخستین عملی یادگیرنده برای ‌های چندلایهٔ نظارت‌شده، ژرف و ، در دههٔ ۱۹۶۰ توسط - معروف به «پدر یادگیری عمیق» - و والنتن لاپا منتشر شد. در سال ۱۹۷۱، مقاله‌ای یک شبکهٔ ژرف با هشت لایه را توصیف کرد که عملیات یادگیری را با (GMDH) انجام داده بود. سایر معماری‌های یادگیری عمیق و به ویژه آن‌هایی که برای ساخته شده بودند، در ۱۹۸۰ و با Neocognitron معرفی‌شده توسط آغاز گشتند. 
 لفظ ، نخستین‌بار در ۱۹۸۶ و توسط در زمینهٔ یادگیری ماشین به کار رفت؛ وی در مقاله‌ای تحت عنوان (Learning While Searching in Constraint-Satisfaction-Problems) از این لفظ برای پروسه‌ای استفاده کرد که در آن تمامی راه‌حل‌ها در یک فضای جستجو که به پاسخ مناسب نمی‌رسیدند نیز ذخیره می‌شدند. تحلیل این راه‌حل‌های ذخیره‌شده امکان کنترل بهتر در تلاش‌های بعدی را ممکن می‌ساخت، و به دنبال آن در همان مراحل نخستین از گیر کردن در بن‌بست‌های احتمالی نیز جلوگیری می‌کرد. با این وجود امروزه لفظ یادگیری عمیق عموماً در حوزهٔ به کار می‌رود که نخستین‌بار در سال ۲۰۰۰ و توسط ایگور آیزنبرگ و همکاران در حوزهٔ یادشده استفاده شد؛ به‌طور دقیق‌تر، در کتاب (Multi-Valued and Universal Binary Neurons: Theory, Learning and Applications) و در زمینهٔ نورون‌های حدآستانهٔ . 
 در سال ۱۹۸۹، و همکاران الگوریتم استاندارد را برای یک شبکهٔ عصبی عمیق با هدف (به‌طور خاص با هدف بازشناسی کدهای پستی دست‌نویس روی نامه‌های پستی) به کار بست. درحالی که الگوریتم کار می‌کرد، عملیات یادگیری آن به سه روز زمان نیاز داشت. مدل مورد استفاده از یک لایهٔ ورودی با ۲۵۶ واحد (پیکسل‌های یک تصویر مربعی ۱۶×۱۶)، یک لایهٔ خروجی با ۱۰ واحد (که مشخص می‌کرد تصویر رقمی که به ورودی داده‌شده‌است، کدام یک از ارقام ۰ تا ۹ است) و سه لایهٔ پنهان در میان این دو تشکیل شده بود. با ارزیابی مدل بر روی مجموعه‌دادهٔ تست، ۸/۱٪ رده‌بندی اشتباه و ۱۹/۴٪ بازپس‌زنی برای ۱٪ نرخ خطا در میان الگوهای تست باقی‌مانده به دست آمد که نشان می‌داد که این مدل نسبت به مدل‌های ارائه‌شدهٔ پیشین از دقت بالاتری برخوردار است و استفاده از الگوریتم پس‌انتشار، روشی مناسب در فرایند تعلیم شبکه‌های عصبی عمیق است. لازم است ذکر شود که خود الگوریتم پس‌انتشار، از پیش و از ۱۹۷۰ نیز به عنوان حالت معکوس مشتق خودکار وجود داشت. 
 تا سال ۱۹۹۱، چنین سامانه‌هایی عموماً برای تشخیص ارقام دوبُعدی دست‌نویس ایزوله‌شده (به این معنا که ارقام به صورت تنها و بدون جزئیات و ویژگی‌های اضافهٔ دیگری در پس‌زمینه - مثلاً متن و حروف اضافه - نوشته‌شده‌اند) به کار می‌رفتند؛ درحالی که بازشناسی اجسام سه‌بُعدی همچنان یک چالش بود. در سال ۱۹۹۲، پژوهشی از جان ونگ و همکاران با توضیح معایب و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی سه‌لایه‌ای که برای این منظور به کار می‌رفتند، از مفهوم (به انگلیسی: hierarchical network) استفاده کرده و مدلی موسوم به Cresceptron را ارائه دادند که قادر بود اجسام سه‌بعدی در محیط‌های شلوغ را نیز تشخیص دهد. مفهوم (به انگلیسی: max pooling) نیز نخستین‌بار در همین پژوهش پیاده‌سازی شد. از آن‌جایی که این مدل می‌توانست مستقیماً تصاویر طبیعی (سوژه‌های سه‌بعدی، با حضور عناصر دیگر در پس‌زمینه) را به عنوان ورودی دریافت کند، تبدیل به بنیانی برای یادگیری بصری همه‌منظوره شد.
 در سال ۱۹۹۴، آندره د کاروالیو به همراه مایک فیرهورست و دیوید بیسیت، معماری‌ای مبتنی بر یک شبکهٔ عصبی بولی چندلایه را ارائه داد که تحت عنوان شبکهٔ عصبی بی‌وزن نیز شناخته می‌شد. این معماری از یک ماژول شبکهٔ عصبی سه‌لایه‌ای خودسامان‌دهندهٔ استخراج ویژگی (به انگلیسی: self-organising feature extraction یا SOFT) به همراه یک ماژول شبکهٔ عصبی چندلایهٔ (به‌طور خاص یک شبکه با معماری GSN یا goal-seeking network) تشکیل شده بود که به صورت مستقل عملیات یادگیری را انجام می‌دادند. در ماژول استخراج ویژگی، تصویر ورودی به چند زیرمجموعه تقسیم شده و هر قسمت به یک بلاک از نورون‌ها (که دارای سلسله‌مراتب بوده و در چند لایه تقسیم شده‌بودند) داده می‌شد و هر بلاک به صورت موازی با دیگر بلاک‌ها و مستقل از آن‌ها آموزش می‌دید. 
 در سال ۱۹۹۵، که پیش‌تر و در ۱۹۹۱ در پایان‌نامهٔ خود - تحت عنوان: (به : Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen) - به بررسی مسئلهٔ پرداخته بود (که خود پیش‌تر و در ۱۸۴۷مطرح شده و در ۱۹۴۴ نیز برای مسائل بهینه‌سازی غیرخطی مورد مطالعه قرار گرفته بود ) به همراه ، معماری را ارائه داد و در مقالهٔ دیگری در سال ۱۹۹۷، آن را بهبود بخشید که زمینهٔ بزرگی را برای پیشرفت فراهم ساخت . در همان سال ۱۹۹۵، برندن فرِی به همراه و پیتر دایان نشان دادند که می‌توان با استفاده از ، شبکه‌ای تشکیل‌شده از شش لایهٔ و با چندصد واحد پردازشی مخفی را آموزش داد. 
 تا قبل از پیدایش ژرف‌آموزی، روش‌های یادگیری ماشین سنتی، بیش‌از حد به بازنمایی‌هایی (انتخاب ویژگی‌ها) که از داده‌ها بدست می‌آورند، وابسته بودند. این روش‌ها، نیاز به یک متخصص در دامنه موضوع داشت تا استخراج ویژگی‌ها را به‌صورت دستی انجام دهد. حال آن‌که، این استخراج ویژگی‌ها به صورت دستی فرآیندی چالش‌انگیز و زمان‌بر است. پیدایش ژرف‌آموزی توانست به‌سرعت جایگزین این روش‌های سنتی شود. چرا که می‌توانست استخراج ویژگی‌ها را به‌صورت خودکار متناسب با هر مسئله بدست آورد. 
 در حالی‌که مدل‌های یادگیری عمیق در دهه گذشته، در برخورد با ورودی‌هایی به شکل تصاویر، گفتار یا ویدیو که اساس ساختار آن‌ها اقلیدسی است، موفقیت‌آمیز عمل کرده، اخیراً، علاقه محققین در تلاش برای استفاده از یادگیری بر روی داده‌های غیراقلیدسی افزایش یافته‌است. یادگیری عمیق هندسی، زمینه نوظهور تحقیقاتی است که سعی در تعمیم معماری یادگیری عمیق برای کار با داده‌های غیراقلیدسی دارد، تا این شکاف را پر کند. 
 شبکه‌های عصبی گراف، دسته‌ای از روش‌های ژرف‌آموزی هستند که به‌طور خاص، برای استنباط بر داده‌های توصیف‌شده توسط گراف‌ها طراحی شده‌اند. ایجاد مدل‌هایی که مستقیماً بروی گراف‌ها کار می‌کنند، مطلوب‌تر است. چراکه، می‌توانیم اطلاعات بیشتری در مورد ساختار و خصوصیات آن‌ها را بدست آوریم.
 شبکه‌های عصبی گراف، به‌طور مستقیم برروی گراف‌ها اعمال می‌شوند و روشی آسان برای انجام وظایفی همانند، پیش‌بینی سطح گره، یال و گراف ارائه می‌کنند. تا پیش از، توسعه شبکه‌های عصبی گراف، روش‌های یادگیری عمیق توانایی اعمال برروی یال‌ها در جهت استخراج دانش و پیش‌بینی را نداشتند. در عوض، تنها بر اساس ویژگی‌های گره عمل می‌کردند. 
 مقالهٔ اصلی: یکی از نخستین زمینه‌های بسیار موفق برای یادگیری عمیق که پتانسیل بالقوهٔ این روش در حل مسائل را نشان داد، در حوزهٔ بازشناسی تصویر رخ داد.
 از سال ۲۰۱۰ و در پروژه‌ای موسوم به مسابقه‌ای سالانه برگزار می‌شود که شرکت‌کنندگان با ارائهٔ الگوریتم‌های کامپیوتری گوناگون، تلاش به بازشناسی تصاویر دیجیتالی در مقیاس کلان کرده و بر سر دست‌یابی به دقّت‌های بالاتر با یک‌دیگر رقابت می‌کنند. حال در سال ۲۰۱۲، یک به نام در این رقابت به کار رفت و با کسب نتایجی بسیار چشم‌گیر، توجه‌های گسترده‌ای را به سوی روش ژرف‌آموزی جلب کرد؛ به شکلی که به باور برخی، در این سال «انقلاب یادگیری عمیق» رخ داد. لازم است ذکر شود که دقت الکس‌نت در تشخیص تصاویر ‌ی ایمیج‌نت از دقت انسان نیز فراتر بود (هرچند البته حتی پیش از ارائهٔ الکس‌نت نیز الگوریتم‌های دیگری به عملکرد فراانسانی دست پیدا کرده بودند). 
 امروزه نیز شبکه‌های عصبی در بینایی رایانه دارای نقشی کلیدی بوده و برای اهداف گوناگونی چون بازشناسی تصویر، تشخیص چهره، رهگیری اجسام، حذف نویز، رنگی‌کردن تصاویر سیاه و سفید، ترمیم تصاویر آسیب‌دیده، تصاویر پزشکی و… به کار می‌رود. 
 مقالهٔ اصلی: از دیگر زمینه‌های موفق برای یادگیری عمیق، تشخیص و بازشناسی خودکار گفتار در مقیاس گسترده‌است که معمولاً توسط مدل‌های مبتنی بر (به ویژه از نوع ) و شبکه عصبی هم‌گشتی انجام می‌گیرد. 
 مقالهٔ اصلی: یادگیری عمیق اثر بزرگی در پیشرفت شاخهٔ پردازش زبان‌های طبیعی ایجاد کرده و با ایجاد یک چهارچوب مدل‌سازی قدرتمند، به نتایج چشم‌گیری دست یافته‌است. به عنوان نمونه، مدل زبانی از با بهره‌گیری روش‌های ژرف‌آموزی قادر به تولید متونی مشابه متون نوشته‌شده توسط انسان است. 
 ‌های می‌توانند به عنوان رابطی میان انسان و ماشین عمل کرده و با تحلیل آن‌ها از مقصود کاربر جهت کنترل تجهیزات گوناگون بهره برد. به عنوان نمونه، افراد دچار نقص عضو می‌توانند اعضایی مصنوعی را جایگزین عضو قطع‌شدهٔ خود کرده و آن‌ها را به شیوهٔ مؤثری کنترل کنند. یا با همین روش می‌توان اعضایی کمکی و تقویت‌کننده همچون اسکلت خارجی را کنترل کرد. برای تحلیل این سیگنال‌های خام و ارائهٔ خروجی مناسب برای کنترل دستگاه، بهره‌گیری از روش یادگیری عمیق می‌تواند بسیار کاربردی باشد. 
 مقالهٔ اصلی: سامانه‌های پیشنهادگر از ژرف‌آموزی جهت استخراج ویژگی‌های معنادار برای یک مدل به منظور پیشنهادهای محتوا-محور موسیقی و مجله بهره برده‌اند. یادگیری عمیق چنددیدگاهی (به انگلیسی: multi-view deep learning) جهت یادگیری ترجیح‌های کاربر از چندین دامنه به کار می‌رود. 
 در طرح‌های سرمایه‌گذاری، از یادگیری عمیق برای افزایش استفاده می‌شود. 
 (DNNs) مدل‌های یادگیری هستند که دارای محاسبات خیلی زیادی‌اند. این مدل‌ها کاربردهای روزافزونی در بخش‌های مختلف دارند. از آنجا که FPGAها یک زیرساخت قابل‌برنامه‌نویسی برای شتاب‌دادن به محاسبات می‌دهند و همچنین امروزه در بیشتر دنیا به سادگی قابل دسترس‌اند، FPGAها یک انتخاب خیلی خوب برای پیاده‌سازی مدل‌های DNN هستند. اما استفاده از FPGAها به دلیل اینکه به‌دست آوردن کارایی و مصرف انرژی کم آنها به‌طور همزمان کار خیلی سختی است و همچنین DNNها به حافظه زیادی نیاز دارند (در FPGA معمولاً حافظه روی برد کم است)، پیاده‌سازی مدل‌ها با FPGA بسیار دشوار است. (DNNWEAVER) یک چارچوب است که به صورت خودکار یک کد قابل‌سنتز برای یک (DNN, FPGA) تولید می‌کند. مدل DNN را به صورتی که در Caffe معرفی می‌کنند به عنوان ورودی می‌دهند.
 روند کلی کار این برنامه به این صورت است که ابتدا مدل ورودی را به یک زبان میانی تبدیل می‌کند که یک از جریان داده کلی را نشان می‌دهد. در این مرحله با مختلف مدل داده شده را گروه‌بندی می‌کند تا با توجه به حافظه FPGA و دیگر منابع موجود روی FPGA به حداکثر استفاده مجدد از داده‌ها و بالاترین سطح کارایی برسد. بعد از آن نتیجه نهایی یک کد سنتزپذیر است که با بالاترین کارایی روی FPGA موردنظر تمامی نیازهای مدل ورودی را برآورده می‌سازد.
 این کار کمک می‌کند تا چرخه طولانی لازم برای استفاده از FPGA در شبکه‌های عصبی عمیق کوتاه‌تر شود. هدف از این کار تولید یک چارچوب خودکار است که اولاً برنامه‌نویس را از جزییات مربوط به طراحی و بهینه‌سازی سخت‌افزار جدا می‌کند. دوماً خود چارچوب به منابع محدود موجود روی FPGA دست و پنجه نرم می‌کند؛ و در نهایت چارچوب پایدار برای FPGA فراهم می‌کند که کارایی بالایی را برای پیاده‌سازی مدل‌های مختلف شبکه‌های عصبی عمیق روی FPGAهای گوناگون ارائه می‌کند. برای رسیدن به چنین هدف‌هایی DNNWEAVER طراحی شده‌است. در مرحله اول DNNWEAVER نیاز به یک مدل شبکه عصبی عمیق دارد که با استفاده از یک رابط سطح بالا مشخص شده‌است.
 ورودی برنامه DNNWEAVER یک توصیف‌گر سطح بالا از شبکه‌های عصبی عمیق است که در دانشگاه برکلی با نام قالب Caffe درست شده‌است.
 Caffe یکی از پراستفاده‌ترین چارچوب‌های یادگیری عمیق است که توصیف شبکه را به عنوان ورودی می‌گیرد و به مدلی قابل اجرا روی CPU یا GPU تبدیل می‌کند.
 DNNWEAVER به صورت خودکار مدل ورودی را به کد سنتزپذیر زبان وریلاگ تبدیل می‌کند. DNNWEAVER از چهار بخش نرم‌افزاری تشکیل شده‌است:
 
 
 
 ترجمه‌گر شبکه عمیق توصیف‌شده را به معماری مجموعه دستورها خاصی که مسیر داده را مشخص می‌کند تبدیل می‌کند. هر دستور در این مجموعه نشان دهنده یک گره در گراف مسیر داده شبکه است. توجه کنید که FPGA مستقیماً این دستورها را اجرا نمی‌کند. DNNWEAVER این دستورها را به سیگنال‌های کنترلی FPGA می‌نگارد و یک تقویم اجرا را درست می‌کند. این روش یک واسط نرم‌افزار-سخت‌افزار یکپارچه را فراهم می‌کند؛ بنابراین به کمک این معماری مجموعه دستورها انواع گوناگونی از پیاده‌سازی شتاب‌دهنده‌ها را که با محدودیت‌های FPGA مقصد سازگار است، امکان‌پذیر می‌کند.
 نقشه‌کش طرح دستورها تولید شده در مرحله قبل را به عنوان ورودی می‌گیرد و با کمک الگوریتم بهینه‌سازی منابع الگو قالب‌های سخت‌افزاری را برای FPGA مقصد بهینه می‌کند. نقشه‌کش طرح محاسبات هر لایه را به گروه‌هایی از عملگرها بخش‌بندی می‌کند که داده‌ها را به اشتراک می‌گذارند یا استفاده مجدد می‌کنند. به هرکدام این بخش‌ها تکه می‌گوییم. هر تکه بعد از محاسبه در حافظه ریخته می‌شود و FPGA به سراغ محاسبه تکه بعدی می‌رود. شتاب‌دهنده شبکه‌های عصبی مشکل اساسی با مقدار زیاد حافظه موردنیاز برخلاف حافظه کم FPGA دارد که DNNWEAVER این مشکل را با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی منابع الگو بهبود می‌دهد و به کمک آن یک تعادل بین عملگرهای موازی و استفاده مجدد از داده‌ها با توجه به محدودیت‌های FPGA مقصد برقرار می‌کند.
 نسّاجی طرح مرحله یکی‌مانده به آخر از DNNWEAVER است که ورودی آن مقدار منابع موردنیاز و تقویم اجرای تولید شده در مرحله قبل است و به کمک آن هسته شتاب‌دهنده را تولید می‌کند. DNNWEAVER از تعدادی قالب بهینه‌سازی دستی استفاده می‌کند که با توجه به گرفتن منابع و سازمان‌دهی سخت‌افزار که در مرحله قبل تولید شده از آن قالب‌ها استفاده می‌کند.
 آخرین قسمت DNNWEAVER مجتمع‌کننده است. در این مرحله کدهای رابط حافظه به کدهای شتاب‌دهنده اضافه می‌شود. از آنجایی که FPGAهای مختلف از رابط‌های مختلفی برای ارتباط با DRAM خارجی استفاده می‌کنند، این بخش شامل کتابخانه‌هایی از رابط‌های DRAM است که در هر بار کد لازم را اضافه می‌کند.
 در این حوزه کاری چندین سخت‌افزار با اهداف مختلف ایجاد شده‌است. هر چند که DNNWEAVER یک شتاب‌دهنده نیست، بلکه تولیدکننده کد یک شتاب‌دهنده است.
 Tabla یک شتاب‌دهنده FPGA برای فاز آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند در حالی که DNNWEAVER رو رابط شبکه‌های عصبی تمرکز دارد. Tabla از زبان ریاضیاتی مختص به خودش استفاده می‌کند در حالی که DNNWEAVER از زبان Caffe برای مشخص کردن مدل استفاده می‌کند.
 کار انجام شده توسط چن و همکارانش روی طرحی تحلیلی بر اساس مدل خط بیشترین کار می‌کند تا با استفاده از آن سریع‌ترین طرح را برای شبکه عصبی عمیق مربوطه روی FPGA بیابند. اما این کار برخی لایه‌ها مثل ائتلافی (Pooling) را دربر نمی‌گیرد.
{"title": "یادگیری عمیق", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D8%B9%D9%85%DB%8C%D9%82&oldid=34699203", "language": "fa"}