Una rete neurale di deep learning funziona prendendo i dati come input, elaborando i dati in strati di funzioni matematiche e imparando regolando pesi e distorsioni. Ogni strato di neuroni prenderà le informazioni dallo strato precedente e creerà una rappresentazione più complessa. Dopo che i dati sono passati attraverso tutti i livelli, il livello di output crea una previsione. Questa previsione può quindi essere utilizzata per prendere decisioni o previsioni su dati invisibili.
Riassumi il processo di funzionamento di una rete neurale di deep learning.