ディープラーニングとは？
ディープラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラルネットワークに基づく、より広範な機械学習手法のファミリーの一部なのだ。学習は、教師あり、半教師あり、教師なしがある。

ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、ディープ強化学習、リカレントニューラルネットワーク、コンボリューショナルニューラルネットワーク、トランスフォーマーなどの深層学習アーキテクチャは、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、バイオインフォマティクス、ドラッグデザイン、医療画像解析、気候科学、材料検査、ボードゲームプログラムなどの分野に適用され、人間の専門家の性能と同等、場合によってはそれを上回る結果を出しています。

人工神経回路網（ANN）は、生体システムにおける情報処理や分散通信ノードから着想を得たものなのだ。ANNは、生物学的な脳と様々な違いがある。具体的には、人工ニューラルネットワークは静的で記号的である傾向があり、ほとんどの生物の生物学的脳は動的（可塑的）でアナログ的なのだ。

ディープラーニングの形容詞「ディープ」は、ネットワークに複数の層を使用することを意味する。初期の研究では、線形パーセプトロンは万能分類器になり得ないが、非多項式活性化関数を持つネットワークで、境界のない幅の隠れ層が1つあれば、万能分類器になり得ることが示された。深層学習は、現代のバリエーションであり、境界のある大きさの境界のない数の層に関係し、実用的な応用と最適化された実装を可能にし、穏やかな条件下での理論的普遍性を保持するものなのだ。ディープラーニングでは、効率性、訓練性、理解しやすさのために、層が異種であることや、生物学的情報に基づくコネクショニストモデルから大きく逸脱することも許容される。
ディープラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラルネットワークに基づく、より広範な機械学習手法のファミリーの一部なのだ。