Глубокое обучение (также называемое глубоким структурированным обучением или иерархическим обучением) - это вид машинного обучения, который в основном используется с некоторыми видами нейронных сетей. Как и в других видах машинного обучения, обучение может быть бесконтрольным, полуконтрольным или контролируемым. Во многих случаях структуры организованы таким образом, что между входным и выходным слоем есть по крайней мере один промежуточный слой (или скрытый слой).
Определенные задачи, такие как распознавание и понимание речи, изображений или почерка, легко выполнимы для человека. Однако для компьютера эти задачи очень сложны. В многослойной нейронной сети (имеющей более двух слоев) обрабатываемая информация будет становиться более абстрактной с каждым добавленным слоем.
Модели глубокого обучения вдохновлены моделями обработки информации и коммуникации в биологических нервных системах; они во многом отличаются от структурных и функциональных свойств биологического мозга (особенно человеческого), что делает их несовместимыми с данными нейронауки.
