Experten definieren "tiefe neuronale Netze" (Deep neural network) als Netzwerke, die eine Eingangsschicht, eine Ausgangsschicht und mindestens eine versteckte Schicht dazwischen aufweisen.
Jede Schicht führt bestimmte Arten der Sortierung und Ordnung in einem Prozess durch, den man als "Merkmalshierarchie" bezeichnet.
Eine der wichtigsten Anwendungen dieser hochentwickelten neuronalen Netze ist der Umgang mit unmarkierten oder unstrukturierten Daten. Der Begriff "Deep Learning" wird ebenso verwendet, um diese tiefen neuronalen Netzwerke zu beschreiben, da Deep Learning eine spezifische Form des maschinellen Lernens darstellt, bei der Technologien, die Aspekte der künstlichen Intelligenz nutzen, versuchen, Informationen auf eine Weise zu klassifizieren und zu ordnen, die über einfache Ein-/Ausgabeprotokolle hinausgeht.
Experten definieren "tiefe neuronale Netze" (Deep neural network) als Netzwerke, die eine Eingangsschicht, eine Ausgangsschicht und mindestens eine versteckte Schicht dazwischen aufweisen.
Jede Schicht führt bestimmte Arten der Sortierung und Ordnung in einem Prozess durch, den man als "Merkmalshierarchie" bezeichnet.
Eine der wichtigsten Anwendungen dieser hochentwickelten neuronalen Netze ist der Umgang mit unmarkierten oder unstrukturierten Daten. Der Begriff "Deep Learning" wird ebenso verwendet, um diese tiefen neuronalen Netzwerke zu beschreiben, da Deep Learning eine spezifische Form des maschinellen Lernens darstellt, bei der Technologien, die Aspekte der künstlichen Intelligenz nutzen, versuchen, Informationen auf eine Weise zu klassifizieren und zu ordnen, die über einfache Ein-/Ausgabeprotokolle hinausgeht.