Deep learning
ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றல் முறைகளின் துணைக்குழுவாகும், அவை பிரதிநிதித்துவ கற்றலுடன் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. ஆழமான கற்றலில் "ஆழமானது" என்ற பெயரடை நெட்வொர்க்கில் பல அடுக்குகளைப் பயன்படுத்துவதைக் குறிக்கிறது. பயன்படுத்தப்படும் முறைகள் மேற்பார்வையிடப்படலாம், அரை மேற்பார்வை செய்யப்படலாம் அல்லது மேற்பார்வை செய்யப்படாமல் இருக்கலாம். ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், ஆழமான நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகள், ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், ஒருங்கிணைந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மின்மாற்றிகள் போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் கணினி பார்வை, பேச்சு அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உயிர் தகவலியல், மருந்து வடிவமைப்பு, மருத்துவ பட பகுப்பாய்வு, காலநிலை அறிவியல், பொருள் ஆய்வு மற்றும் போர்டு கேம் திட்டங்கள் உள்ளிட்ட துறைகளில் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன, அங்கு அவை மனித நிபுணர்களின் செயல்திறனுடன் ஒப்பிடக்கூடிய மற்றும் சில சந்தர்ப்பங்களில் மிஞ்சும் முடிவுகளை வழங்கியுள்ளன. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஏஎன்என்) தகவல் செயலாக்கம் மற்றும் உயிரியல் அமைப்புகளில் விநியோகிக்கப்பட்ட தகவல்தொடர்பு முனைகளால் ஈர்க்கப்பட்டன. ஏஎன்என்களுக்கு உயிரியல் மூளையிலிருந்து பல்வேறு வேறுபாடுகள் உள்ளன. குறிப்பாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நிலையான மற்றும் குறியீடாக இருக்கும், அதே நேரத்தில் பெரும்பாலான உயிரினங்களின் உயிரியல் மூளை மாறும் (பிளாஸ்டிக்) மற்றும் அனலாக் ஆகும். ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் ஒரு வகுப்பாகும், இது மூல உள்ளீட்டிலிருந்து உயர் மட்ட அம்சங்களை படிப்படியாகப் பிரித்தெடுக்க பல அடுக்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, படச் செயலாக்கத்தில், கீழ் அடுக்குகள் விளிம்புகளை அடையாளம் காணலாம், அதே நேரத்தில் உயர் அடுக்குகள் இலக்கங்கள் அல்லது எழுத்துக்கள் அல்லது முகங்கள் போன்ற மனிதனுக்கு பொருத்தமான கருத்துக்களை அடையாளம் காணலாம். ஆழமான கற்றலைப் பார்க்க மற்றொரு கோணத்தில், ஆழமான கற்றல் என்பது "கணினி-உருவகப்படுத்துதல்" அல்லது மனித கற்றல் செயல்முறைகளை ஒரு மூலத்திலிருந்து (எ. கா., நாய்களின் உருவம்) கற்ற பொருளுக்கு (நாய்கள்) தானியங்குபடுத்துவதைக் குறிக்கிறது. எனவே, "ஆழமான" கற்றல் அல்லது "ஆழமான" கற்றல் என்று அழைக்கப்படும் ஒரு கருத்து அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது. ஆழமான கற்றல் என்பது ஒரு மூலத்திலிருந்து ஒரு இறுதி கற்றல் பொருளுக்கு முழுமையாக தானியங்கி கற்றலைக் குறிக்கிறது. ஆழமான கற்றல் என்பது ஒரு கலப்பு கற்றல் செயல்முறையைக் குறிக்கிறதுஃ ஒரு மூலத்திலிருந்து ஒரு கற்ற அரை-பொருளுக்கு ஒரு மனித கற்றல் செயல்முறை, அதைத் தொடர்ந்து மனிதனால் கற்ற அரை-பொருளிலிருந்து ஒரு இறுதி கற்ற பொருள் வரை கணினி கற்றல் செயல்முறை. கண்ணோட்டம் பெரும்பாலான நவீன ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மின்மாற்றிகள் போன்ற பல அடுக்கு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இருப்பினும் அவை ஆழமான நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் ஆழமான போல்ட்ஸ்மேன் இயந்திரங்களில் உள்ள முனைகள் போன்ற ஆழமான உற்பத்தி மாதிரிகளில் அடுக்கு வாரியாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட முன்மொழிவு சூத்திரங்கள் அல்லது மறைந்த மாறிகள் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். ஆழமான கற்றலில், ஒவ்வொரு மட்டமும் அதன் உள்ளீட்டு தரவை சற்று சுருக்கமான மற்றும் கலப்பு பிரதிநிதித்துவமாக மாற்ற கற்றுக்கொள்கிறது. ஒரு பட அங்கீகார பயன்பாட்டில், மூல உள்ளீடு பிக்சல்களின் மேட்ரிக்ஸாக இருக்கலாம்; முதல் பிரதிநிதித்துவ அடுக்கு பிக்சல்களை சுருக்கலாம் மற்றும் விளிம்புகளை குறியாக்கம் செய்யலாம்; இரண்டாவது அடுக்கு விளிம்புகளின் ஏற்பாடுகளை உருவாக்கி குறியாக்கம் செய்யலாம்; மூன்றாவது அடுக்கு ஒரு மூக்கு மற்றும் கண்களை குறியாக்கம் செய்யலாம்; நான்காவது அடுக்கு படத்தில் ஒரு முகம் இருப்பதை அடையாளம் காணலாம். முக்கியமாக, ஒரு ஆழமான கற்றல் செயல்முறை எந்த அம்சங்களை எந்த மட்டத்தில் உகந்த முறையில் வைக்க வேண்டும் என்பதைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். இது கை-ட்யூனிங்கின் தேவையை அகற்றாது; எடுத்துக்காட்டாக, மாறுபட்ட எண்ணிக்கையிலான அடுக்குகள் மற்றும் அடுக்கு அளவுகள் வெவ்வேறு அளவிலான சுருக்கத்தை வழங்க முடியும். "ஆழமான கற்றல்" என்ற சொல்லில் "ஆழமானது" என்ற சொல் தரவு மாற்றப்படும் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. இன்னும் துல்லியமாக, ஆழமான கற்றல் அமைப்புகள் கணிசமான கிரெடிட் அசைன்மென்ட் பாதை (சிஏபி) ஆழத்தைக் கொண்டுள்ளன. CAP என்பது உள்ளீட்டிலிருந்து வெளியீட்டிற்கு மாற்றங்களின் சங்கிலி ஆகும். உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டிற்கு இடையிலான சாத்தியமான காரணத் தொடர்புகளை CAP கள் விவரிக்கின்றன. ஒரு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பொறுத்தவரை, CAP களின் ஆழம் நெட்வொர்க்கின் ஆழம் மற்றும் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் ஒன்று (வெளியீட்டு அடுக்கும் அளவுருவாக இருப்பதால்). தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு, இதில் ஒரு சமிக்ஞை ஒரு அடுக்கு வழியாக ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட முறை பரப்பப்படலாம், CAP ஆழம் வரம்பற்றதாக இருக்கும். ஆழமான கற்றலில் இருந்து ஆழமற்ற கற்றலைப் பிரிக்க உலகளவில் ஒப்புக் கொள்ளப்பட்ட ஆழத்தின் வரம்பு இல்லை, ஆனால் ஆழமான கற்றல் 2 க்கும் அதிகமான CAP ஆழத்தை உள்ளடக்கியது என்பதை பெரும்பாலான ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஒப்புக்கொள்கிறார்கள். ஆழம் 2 இன் CAP எந்தவொரு செயல்பாட்டையும் பின்பற்ற முடியும் என்ற பொருளில் ஒரு உலகளாவிய தோராயமாக காட்டப்பட்டுள்ளது. அதற்கு அப்பால், நெட்வொர்க்கின் செயல்பாட்டு தோராயமான திறனுக்கு அதிக அடுக்குகள் சேர்க்காது. ஆழமான மாதிரிகள் (CAP> 2) ஆழமற்ற மாதிரிகளை விட சிறந்த அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க முடியும், எனவே, கூடுதல் அடுக்குகள் அம்சங்களை திறம்பட கற்றுக்கொள்ள உதவுகின்றன. ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளை ஒரு பேராசை அடுக்கு முறை மூலம் கட்டமைக்க முடியும். ஆழமான கற்றல் இந்த சுருக்கங்களை பிரிக்கவும், செயல்திறனை மேம்படுத்தும் அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் உதவுகிறது. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் பணிகளுக்கு, ஆழமான கற்றல் முறைகள் அம்ச பொறியியலை அகற்றுகின்றன, தரவை முக்கிய கூறுகளுக்கு ஒத்த சிறிய இடைநிலை பிரதிநிதித்துவங்களாக மொழிபெயர்க்கிறது, மேலும் பிரதிநிதித்துவத்தில் பணிநீக்கத்தை அகற்றும் அடுக்கு கட்டமைப்புகளைப் பெறுகிறது. ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகள் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். பெயரிடப்பட்ட தரவை விட பெயரிடப்படாத தரவு ஏராளமாக இருப்பதால் இது ஒரு முக்கியமான நன்மையாகும். மேற்பார்வையிடப்படாத முறையில் பயிற்றுவிக்கக்கூடிய ஆழமான கட்டமைப்புகளின் எடுத்துக்காட்டுகள் ஆழமான நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகள் ஆகும். ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பொதுவாக உலகளாவிய தோராயமான தேற்றம் அல்லது நிகழ்தகவு அனுமானத்தின் அடிப்படையில் விளக்கப்பட்டுள்ளன. கிளாசிக் யுனிவர்சல் அப்ராக்ஸிமேஷன் தேற்றம் என்பது தொடர்ச்சியான செயல்பாடுகளை தோராயமாக மதிப்பிடுவதற்கு வரையறுக்கப்பட்ட அளவின் ஒற்றை மறைக்கப்பட்ட அடுக்கைக் கொண்ட ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் திறனைப் பற்றியது. 1989 ஆம் ஆண்டில், சிக்மாய்டு செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளுக்கான முதல் ஆதாரத்தை ஜார்ஜ் சைபென்கோ வெளியிட்டார், மேலும் 1991 ஆம் ஆண்டில் கர்ட் ஹார்னிக் என்பவரால் ஃபீட்-ஃபார்வர்டு பல அடுக்கு கட்டமைப்புகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தப்பட்டது. குனிஹிகோ புகுஷிமாவின் சரிசெய்யப்பட்ட நேரியல் அலகு போன்ற வரம்பற்ற செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளுக்கும் உலகளாவிய தோராயமானது உள்ளது என்பதையும் சமீபத்திய ஆய்வுகள் காட்டுகின்றன. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான உலகளாவிய தோராயமான தேற்றம் வரம்புக்குட்பட்ட அகலம் கொண்ட நெட்வொர்க்குகளின் திறனைப் பற்றியது, ஆனால் ஆழம் வளர அனுமதிக்கப்படுகிறது. லூ மற்றும் பலர். ReLU செயல்படுத்தல் கொண்ட ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் அகலம் உள்ளீட்டு பரிமாணத்தை விட கண்டிப்பாக பெரியதாக இருந்தால், நெட்வொர்க் எந்த லெபெஸ்கூ ஒருங்கிணைந்த செயல்பாட்டையும் தோராயமாக மதிப்பிட முடியும் என்பதை நிரூபித்தது; அகலம் சிறியதாகவோ அல்லது உள்ளீட்டு பரிமாணத்திற்கு சமமாகவோ இருந்தால், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஒரு உலகளாவிய தோராயமான அல்ல. நிகழ்தகவு விளக்கம் இயந்திர கற்றல் துறையிலிருந்து பெறப்படுகிறது. இது அனுமானத்தையும், முறையே பொருத்துதல் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் தொடர்பான பயிற்சி மற்றும் சோதனையின் உகப்பாக்கம் கருத்துகளையும் கொண்டுள்ளது. மேலும் குறிப்பாக, நிகழ்தகவு விளக்கம் செயல்படுத்தல் நேரியல் அல்லாததை ஒரு ஒட்டுமொத்த விநியோக செயல்பாடாக கருதுகிறது. நிகழ்தகவு விளக்கம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் வழக்கமானதாக இடைநிற்றல் அறிமுகப்படுத்தப்படுவதற்கு வழிவகுத்தது. நிகழ்தகவு விளக்கம் ஹாப்ஃபீல்ட், விட்ரோ மற்றும் நரேந்திர உள்ளிட்ட ஆராய்ச்சியாளர்களால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது மற்றும் பிஷப் போன்ற ஆய்வுகளில் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது. இரண்டு வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உள்ளனஃ ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (எஃப்என்என்) மற்றும் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்என்என்). ஆர்என்என்களுக்கு அவற்றின் இணைப்பு கட்டமைப்பில் சுழற்சிகள் உள்ளன, எஃப்என்என்களுக்கு இல்லை. 1920 களில், வில்ஹெல்ம் லென்ஸ் மற்றும் எர்ன்ஸ்ட் ஐசிங் ஆகியோர் ஐசிங் மாதிரியை உருவாக்கி பகுப்பாய்வு செய்தனர், இது அடிப்படையில் நியூரான் போன்ற வாசல் கூறுகளைக் கொண்ட ஒரு கற்றல் அல்லாத ஆர். என். என் கட்டமைப்பாகும். 1972 ஆம் ஆண்டில், சுனிச்சி அமாரி இந்த கட்டிடக்கலையை தகவமைத்துக் கொண்டார். அவரது கற்றல் ஆர்என்என் 1982 ஆம் ஆண்டில் ஜான் ஹாப்ஃபீல்டால் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது. பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் மொழி செயலாக்கத்திற்கு ஆர்என்என்கள் மையமாகிவிட்டன. இன்றைய ஆழமான கற்றல் முறைகளின் அனைத்து அடிப்படைக் கூறுகளையும் ஃபிராங்க் ரோசென்ப்ளாட் உருவாக்கி ஆராய்ந்ததாக சார்லஸ் டேப்பர்ட் எழுதுகிறார், ரோசென்ப்ளாட்டின் 1962 புத்தகத்தைக் குறிப்பிடுகிறார், இது 3 அடுக்குகளைக் கொண்ட பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரானை (எம். எல். பி) அறிமுகப்படுத்தியதுஃ ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, கற்றுக்கொள்ளாத சீரற்ற எடைகளைக் கொண்ட மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு மற்றும் ஒரு வெளியீட்டு அடுக்கு. இருப்பினும், வெளியீட்டு அடுக்கு மட்டுமே கற்றல் இணைப்புகளைக் கொண்டிருந்ததால், இது இன்னும் ஆழமான கற்றல் அல்ல. இது பின்னர் தீவிர கற்றல் இயந்திரம் என்று அழைக்கப்பட்டது. மேற்பார்வையிடப்பட்ட, ஆழமான, ஃபீட்ஃபார்வர்டு, மல்டிலேயர் பெர்செப்ட்ரான்களுக்கான முதல் பொதுவான, வேலை செய்யும் கற்றல் வழிமுறை 1967 இல் அலெக்ஸி இவாக்னென்கோ மற்றும் லாபா ஆகியோரால் வெளியிடப்பட்டது. தரவு கையாளுதலின் குழு முறையால் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட எட்டு அடுக்குகளைக் கொண்ட ஆழமான வலையமைப்பை 1971 ஆம் ஆண்டு ஆய்வுக் கட்டுரை விவரித்தது. சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளியால் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட முதல் ஆழமான கற்றல் பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் 1967 ஆம் ஆண்டில் சுனிச்சி அமாரியால் வெளியிடப்பட்டது. அமாரியின் மாணவர் சைட்டோ நடத்திய கணினி சோதனைகளில், இரண்டு மாற்றியமைக்கக்கூடிய அடுக்குகளைக் கொண்ட ஐந்து அடுக்கு எம். எல். பி, நேரியல் அல்லாத பிரிப்பு முறை வகுப்புகளை வகைப்படுத்த உள் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொண்டது. 1987 ஆம் ஆண்டில் மத்தேயு பிராண்ட், சீரற்ற உள்ளீடு/வெளியீட்டு மாதிரிகளின் சிறிய தொகுதிகளில் சாய்வு வம்சாவளி வழியாக அற்பமான சுற்று ஆழத்தின் தர்க்க செயல்பாடுகளை இனப்பெருக்கம் செய்ய பரந்த 12 அடுக்கு நேரியல் அல்லாத பெர்செப்ட்ரான்கள் முழுமையாக இறுதி முதல் இறுதி வரை பயிற்சி பெறலாம் என்று அறிவித்தார், ஆனால் சமகால வன்பொருள் (சப்-மெகாஃப்ளாப் கணினிகள்) பயிற்சி நேரம் நுட்பத்தை நடைமுறைக்கு மாறானது என்று முடிவு செய்தார், மேலும் நிலையான சீரற்ற ஆரம்ப அடுக்குகளை ஒரு ஒற்றை மாற்றியமைக்கக்கூடிய அடுக்குக்கான உள்ளீட்டு ஹாஷாக பயன்படுத்த முன்மொழிந்தார். அதற்கு பதிலாக, வன்பொருள் மற்றும் ஹைப்பர் அளவுரு ட்யூனிங்குகளில் அடுத்தடுத்த முன்னேற்றங்கள் எண்ட்-டு-எண்ட் சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளியை தற்போது ஆதிக்கம் செலுத்தும் பயிற்சி நுட்பமாக மாற்றியுள்ளன. 1970 ஆம் ஆண்டில், செப்போ லின்னைன்மா, தனித்தனி இணைக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகளின் தனித்துவமான வேறுபடுத்தக்கூடிய செயல்பாடுகளின் தானியங்கி வேறுபாட்டின் தலைகீழ் முறையை வெளியிட்டார். இது பின்னோக்கி பரப்புதல் என்று அறியப்பட்டது. இது 1673 ஆம் ஆண்டில் கோட்ஃபிரைட் வில்ஹெல்ம் லீப்னிஸ் என்பவரால் வேறுபடுத்தக்கூடிய முனைகளின் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பெறப்பட்ட சங்கிலி விதியின் திறமையான பயன்பாடாகும். "பின்னோக்கி பரப்புதல் பிழைகள்" என்ற சொல் உண்மையில் 1962 ஆம் ஆண்டில் ரோசென்ப்ளாட்டால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது, ஆனால் இதை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்று அவருக்குத் தெரியவில்லை, இருப்பினும் ஹென்றி ஜே. கெல்லி ஏற்கனவே 1960 ஆம் ஆண்டில் கட்டுப்பாட்டுக் கோட்பாட்டின் பின்னணியில் பின்னோக்கி பரப்புவதற்கான தொடர்ச்சியான முன்னோடியைக் கொண்டிருந்தார். 1982 ஆம் ஆண்டில், பால் வெர்போஸ் எம். எல். பி. களுக்கு பின்னோக்கிய பிரச்சாரத்தைப் பயன்படுத்தினார், அது தரமானதாகிவிட்டது. 1985 ஆம் ஆண்டில், டேவிட் ஈ. ருமல்ஹார்ட் மற்றும் பலர். நுட்பத்தின் சோதனை பகுப்பாய்வை வெளியிட்டது. கன்வொல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான (சிஎன்என்) ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் கன்வொல்யூஷனல் அடுக்குகள் மற்றும் டவுன்சாம்ப்லிங் அடுக்குகளுடன் 1980 இல் குனிஹிகோ புகுஷிமாவால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட நியோகாக்னிட்ரானுடன் தொடங்கியது. 1969 ஆம் ஆண்டில், அவர் ரெலூ (ரெக்டிஃபைட் லீனியர் யூனிட்) ஆக்டிவேஷன் செயல்பாட்டையும் அறிமுகப்படுத்தினார். ரெக்டிஃபையர் சிஎன்என்களுக்கும் பொதுவாக ஆழமான கற்றலுக்கும் மிகவும் பிரபலமான செயல்படுத்தும் செயல்பாடாக மாறியுள்ளது. கணினி பார்வைக்கு சிஎன்என் ஒரு அத்தியாவசிய கருவியாக மாறிவிட்டது. ஆழமான கற்றல் என்ற சொல் 1986 ஆம் ஆண்டில் ரினா டெக்டர் என்பவரால் இயந்திர கற்றல் சமூகத்திற்கும், 2000 ஆம் ஆண்டில் இகோர் ஐசென்பெர்க் மற்றும் சக ஊழியர்களால் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கும் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. 1988 ஆம் ஆண்டில், வெய் ஜாங் மற்றும் பலர். எழுத்துக்களை அடையாளம் காண்பதற்காக பின்னோக்கி பரப்புதல் வழிமுறையை ஒரு சுழற்சி நரம்பியல் வலையமைப்பிற்கு (பட அம்ச அடுக்குகளுக்கும் கடைசியாக முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குக்கும் இடையிலான சுழற்சி ஒன்றோடொன்று இணைப்புகளுடன் ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட நியோகாக்னிட்ரான்) பயன்படுத்தப்பட்டது. ஆப்டிகல் கம்ப்யூட்டிங் அமைப்புடன் சிஎன்என்-ஐ செயல்படுத்தவும் அவர்கள் முன்மொழிந்தனர். 1989 ஆம் ஆண்டில், யான் லெகன் மற்றும் பலர். அஞ்சலில் கையால் எழுதப்பட்ட ஜிப் குறியீடுகளை அங்கீகரிக்கும் நோக்கத்துடன் சிஎன்என்-க்கு பின்னோக்கிய பிரச்சாரத்தைப் பயன்படுத்தியது. அல்காரிதம் வேலை செய்தபோது, பயிற்சிக்கு 3 நாட்கள் தேவைப்பட்டன. அதைத் தொடர்ந்து, வெய் ஜாங் மற்றும் பலர். கடைசியாக முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கை அகற்றி, 1991 ஆம் ஆண்டில் மருத்துவ படப் பொருள் பிரிவுக்கும், 1994 ஆம் ஆண்டில் மம்மோகிராம்களில் மார்பக புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கும் தங்கள் மாதிரியை மாற்றியமைத்தனர். லெனெட்-5 (1998), எண்களை வகைப்படுத்தும் யான் லெகன் மற்றும் பலர் எழுதிய 7-நிலை சிஎன்என், 32x32 பிக்சல் படங்களில் டிஜிட்டல் மயமாக்கப்பட்ட காசோலைகளில் கையால் எழுதப்பட்ட எண்களை அடையாளம் காண பல வங்கிகளால் பயன்படுத்தப்பட்டது. 1980 களில், நீண்ட கடன் ஒதுக்கீட்டு பாதைகளுடன் ஆழமான கற்றலுக்கு பின்னோக்கிய பிரச்சாரம் சரியாக வேலை செய்யவில்லை. இந்த சிக்கலை சமாளிக்க, Jürgen Schmidhuber (1992) சுய மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மூலம் ஒரு நேரத்தில் ஒரு மட்டத்தில் முன் பயிற்சி பெற்ற RNN களின் படிநிலையை முன்மொழிந்தார். இது பல சுய-ஒழுங்கமைக்கும் நேர அளவுகளில் உள் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முன்கணிப்பு குறியீட்டைப் பயன்படுத்துகிறது. இது கீழ்நிலை ஆழமான கற்றலை கணிசமாக எளிதாக்கும். ஆர்என்என் படிநிலையை ஒற்றை ஆர்என்என் ஆக மாற்றலாம், உயர் மட்ட சங்கர் நெட்வொர்க்கை கீழ் நிலை தானியங்கி நெட்வொர்க்கில் வடிகட்டுவதன் மூலம். 1993 ஆம் ஆண்டில், ஒரு சங்கர் 1000 ஐத் தாண்டிய ஆழமான கற்றல் பணியைத் தீர்த்தார். 1992 ஆம் ஆண்டில், Jürgen Schmidhuber RNN களுக்கு மாற்றாக ஒரு வெளியீட்டை வெளியிட்டார், இது இப்போது ஒரு நேரியல் மின்மாற்றி அல்லது நேரியல் சுய கவனத்துடன் ஒரு மின்மாற்றி என்று அழைக்கப்படுகிறது (ஒரு இயல்பாக்குதல் ஆபரேட்டரைச் சேமிக்கவும்). இது கவனத்தின் உள் ஸ்பாட்லைட்களைக் கற்றுக்கொள்கிறதுஃ ஒரு மெதுவான ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மற்றொரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் வேகமான எடைகளைக் கட்டுப்படுத்த மற்றொரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் வேகமான எடைகளைக் கட்டுப்படுத்த கற்றுக்கொள்கிறது. இந்த வேகமான எடை கவனம் வரைபடம் ஒரு வினவல் முறைக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. நவீன மின்மாற்றியை ஆஷிஷ் வஸ்வானி மற்றும் பலர் அறிமுகப்படுத்தினர். அல். அவர்களின் 2017 கட்டுரையில் "கவனம் உங்களுக்குத் தேவை". இது ஒரு சாப்ட்மேக்ஸ் ஆபரேட்டர் மற்றும் ஒரு ப்ரொஜெக்ஷன் மேட்ரிக்ஸுடன் இணைகிறது. இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கான தேர்வு மாதிரியாக மின்மாற்றிகள் பெருகிய முறையில் மாறிவிட்டன. சாட்ஜிபிடி, ஜிபிடி-4 மற்றும் பிஇஆர்டி போன்ற பல நவீன பெரிய மொழி மாதிரிகள் இதைப் பயன்படுத்துகின்றன. கணினி பார்வையில் மின்மாற்றிகளும் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 1991 ஆம் ஆண்டில், ஜூர்கன் ஷ்மிடுப்பர் ஒரு பூஜ்ஜிய-தொகை விளையாட்டின் வடிவத்தில் ஒருவருக்கொருவர் போட்டியிடும் எதிர்மறை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளையும் வெளியிட்டார், அங்கு ஒரு நெட்வொர்க்கின் ஆதாயம் மற்ற நெட்வொர்க்கின் இழப்பாகும். முதல் நெட்வொர்க் ஒரு உற்பத்தி மாதிரியாகும், இது வெளியீட்டு வடிவங்களில் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை மாதிரியாகக் கொண்டுள்ளது. இரண்டாவது நெட்வொர்க் இந்த வடிவங்களுக்கு சூழலின் எதிர்வினைகளை கணிக்க சாய்வு வம்சாவளி மூலம் கற்றுக்கொள்கிறது. இது "செயற்கை ஆர்வம்" என்று அழைக்கப்பட்டது. 2014 ஆம் ஆண்டில், இந்த கொள்கை இயன் குட்ஃபெல்லோ மற்றும் பலர் ஒரு ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்கில் (GAN) பயன்படுத்தப்பட்டது. இங்கே சுற்றுச்சூழல் எதிர்வினை 1 அல்லது 0 ஆகும், இது முதல் நெட்வொர்க்கின் வெளியீடு கொடுக்கப்பட்ட தொகுப்பில் உள்ளதா என்பதைப் பொறுத்தது. யதார்த்தமான டீப்ஃபேக்குகளை உருவாக்க இதைப் பயன்படுத்தலாம். டெரோ கராஸ் மற்றும் பலர் உருவாக்கிய முற்போக்கான GAN ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட என்விடியாவின் ஸ்டைல்ஜிஏஎன் (2018) மூலம் சிறந்த படத் தரம் அடையப்படுகிறது. அல். இங்கே GAN ஜெனரேட்டர் சிறிய அளவில் இருந்து பெரிய அளவில் பிரமிடு பாணியில் வளர்க்கப்படுகிறது. செப் ஹோக்ரைட்டரின் டிப்ளோமா ஆய்வறிக்கை (1991) அவரது மேற்பார்வையாளர் ஷ்மிடூபரால் "இயந்திர கற்றல் வரலாற்றில் மிக முக்கியமான ஆவணங்களில் ஒன்று" என்று அழைக்கப்பட்டது. இது நரம்பியல் வரலாற்று அமுக்கியை சோதனை செய்தது மட்டுமல்லாமல், மறைந்துபோகும் சாய்வு சிக்கலையும் அடையாளம் கண்டு பகுப்பாய்வு செய்தது. இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க ஹோக்ரைட்டர் தொடர்ச்சியான எஞ்சிய இணைப்புகளை முன்மொழிந்தார். இது 1997 இல் வெளியிடப்பட்ட நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (எல்எஸ்டிஎம்) எனப்படும் ஆழமான கற்றல் முறைக்கு வழிவகுத்தது. எல்எஸ்டிஎம் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆயிரக்கணக்கான தனித்துவமான நேர படிகளுக்கு முன்பு நடந்த நிகழ்வுகளின் நினைவுகள் தேவைப்படும் நீண்ட கிரெடிட் அசைன்மென்ட் பாதைகளுடன் "மிகவும் ஆழமான கற்றல்" பணிகளைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். மறந்துபோன வாயிலுடன் கூடிய "வனிலா எல்எஸ்டிஎம்" 1999 ஆம் ஆண்டில் ஃபெலிக்ஸ் கெர்ஸ், ஷ்மிடுபர் மற்றும் ஃப்ரெட் கம்மின்ஸ் ஆகியோரால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. எல்எஸ்டிஎம் 20 ஆம் நூற்றாண்டின் மிகவும் மேற்கோள் காட்டப்பட்ட நரம்பியல் வலையமைப்பாக மாறியுள்ளது. 2015 ஆம் ஆண்டில், ரூபேஷ் குமார் ஸ்ரீவஸ்தவா, கிளாஸ் கிரெஃப் மற்றும் ஷ்மிடுபர் ஆகியோர் எல்எஸ்டிஎம் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தி நெடுஞ்சாலை நெட்வொர்க்கை உருவாக்கினர், இது முந்தைய நெட்வொர்க்குகளை விட மிகவும் ஆழமான நூற்றுக்கணக்கான அடுக்குகளைக் கொண்ட ஒரு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும். 7 மாதங்களுக்குப் பிறகு, கைமிங் ஹீ, சியாங்யு ஜாங்; ஷாகிங் ரென் மற்றும் ஜியான் சன் ஆகியோர் இமேஜ்நெட் 2015 போட்டியில் ரெசிடியுவல் நியூரல் நெட்வொர்க் எனப்படும் திறந்த-கேட் அல்லது கேட் இல்லாத நெடுஞ்சாலை நெட்வொர்க் மாறுபாட்டை வென்றனர். இது 21 ஆம் நூற்றாண்டின் மிகவும் மேற்கோள் காட்டப்பட்ட நரம்பியல் வலையமைப்பாக மாறியுள்ளது. 1994 ஆம் ஆண்டில், ஆண்ட்ரே டி கார்வால்ஹோ, மைக் ஃபேர்ஹர்ஸ்ட் மற்றும் டேவிட் பிஸ்ஸெட் ஆகியோருடன் இணைந்து, பல அடுக்கு பூலியன் நரம்பியல் வலையமைப்பின் சோதனை முடிவுகளை வெளியிட்டார், இது எடையற்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது 3 அடுக்கு சுய-ஒழுங்கமைக்கும் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொகுதி (எஸ்ஓஎஃப்டி), அதைத் தொடர்ந்து பல அடுக்கு வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொகுதி (ஜிஎஸ்என்), இது சுயாதீனமாக பயிற்சி பெற்றது. அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் தொகுதியில் உள்ள ஒவ்வொரு அடுக்கும் முந்தைய அடுக்கைப் பொறுத்தவரை வளர்ந்து வரும் சிக்கலான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கிறது. 1995 ஆம் ஆண்டில், பிரெண்டன் ஃப்ரே, பீட்டர் தயான் மற்றும் ஹிண்டனுடன் இணைந்து உருவாக்கப்பட்ட விழித்தெழுந்த தூக்க வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி ஆறு முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் பல நூறு மறைக்கப்பட்ட அலகுகளைக் கொண்ட ஒரு வலையமைப்பை (இரண்டு நாட்களுக்கு மேல்) பயிற்றுவிக்க முடியும் என்பதை நிரூபித்தார். 1997 முதல், ஸ்வென் பெஹன்கே நரம்பியல் சுருக்கம் பிரமிட்டில் ஃபீட்-ஃபார்வர்டு படிநிலை ஒருங்கிணைப்பு அணுகுமுறையை பக்கவாட்டு மற்றும் பின்தங்கிய இணைப்புகள் மூலம் விரிவுபடுத்தி, முடிவுகளில் சூழலை நெகிழ்வாக இணைக்கவும், உள்ளூர் தெளிவின்மைகளை மீண்டும் மீண்டும் தீர்க்கவும் செய்தார். செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பின் (ஏஎன்என்) கணக்கீட்டு செலவு மற்றும் மூளை அதன் உயிரியல் வலையமைப்புகளை எவ்வாறு இணைக்கிறது என்பதைப் பற்றிய புரிதல் இல்லாததால், கபோர் வடிப்பான்கள் மற்றும் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (எஸ். வி. எம்) போன்ற பணி-குறிப்பிட்ட கையால் வடிவமைக்கப்பட்ட அம்சங்களைப் பயன்படுத்தும் எளிய மாதிரிகள் 1990 மற்றும் 2000 களில் பிரபலமான தேர்வாக இருந்தன. பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கான ஏஎன்என்-களின் ஆழமற்ற மற்றும் ஆழமான கற்றல் (எ. கா., தொடர்ச்சியான வலைகள்) இரண்டும் பல ஆண்டுகளாக ஆராயப்பட்டுள்ளன. இந்த முறைகள் ஒருபோதும் சீரான உள்-கைவினை காஸியன் கலவை மாதிரி/மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (ஜி. எம். எம்-எச். எம். எம்) தொழில்நுட்பத்தை விட சிறப்பாக செயல்படவில்லை. நரம்பியல் முன்கணிப்பு மாதிரிகளில் சாய்வு குறைவது மற்றும் பலவீனமான தற்காலிக தொடர்பு அமைப்பு உள்ளிட்ட முக்கிய சிக்கல்கள் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டுள்ளன. பயிற்சி தரவுகளின் பற்றாக்குறை மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட கணினி சக்தி ஆகியவை கூடுதல் சிரமங்களாக இருந்தன. பெரும்பாலான பேச்சு அங்கீகார ஆராய்ச்சியாளர்கள் நரம்பியல் வலைகளிலிருந்து விலகி ஜெனரேட்டிவ் மாடலிங் செய்ய நகர்ந்தனர். 1990 களின் பிற்பகுதியில் எஸ். ஆர். ஐ இன்டர்நேஷனலில் ஒரு விதிவிலக்கு இருந்தது. அமெரிக்க அரசாங்கத்தின் NSA மற்றும் DARPA நிதியுதவியுடன், SRI பேச்சு மற்றும் பேச்சாளர் அங்கீகாரத்தில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை ஆய்வு செய்தது. லாரி ஹெக் தலைமையிலான பேச்சாளர் அங்கீகாரக் குழு 1998 தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப பேச்சாளர் அங்கீகார மதிப்பீட்டில் பேச்சு செயலாக்கத்தில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியைப் பதிவு செய்தது. எஸ்ஆர்ஐ ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் பின்னர் நுவான்ஸ் சரிபார்ப்பில் பயன்படுத்தப்பட்டது, இது ஆழமான கற்றலின் முதல் பெரிய தொழில்துறை பயன்பாட்டைக் குறிக்கிறது. கையால் வடிவமைக்கப்பட்ட உகப்பாக்கத்தை விட "மூல" அம்சங்களை உயர்த்துவதற்கான கொள்கை 1990 களின் பிற்பகுதியில் "மூல" நிறமாலை அல்லது நேரியல் வடிகட்டி-வங்கி அம்சங்களில் ஆழமான தன்னியக்க குறியீட்டின் கட்டமைப்பில் வெற்றிகரமாக ஆராயப்பட்டது, இது ஸ்பெக்ட்ரோகிராம்களிலிருந்து நிலையான மாற்றத்தின் நிலைகளைக் கொண்ட மெல்-செப்ஸ்ட்ரல் அம்சங்களை விட அதன் மேன்மையைக் காட்டுகிறது. பேச்சின் மூல அம்சங்கள், அலைவடிவங்கள், பின்னர் சிறந்த பெரிய அளவிலான முடிவுகளை அளித்தன. பேச்சு அங்கீகாரம் எல்எஸ்டிஎம் ஆல் எடுத்துக் கொள்ளப்பட்டது. 2003 ஆம் ஆண்டில், எல்எஸ்டிஎம் சில பணிகளில் பாரம்பரிய பேச்சு அங்கீகாரங்களுடன் போட்டியிடத் தொடங்கியது. 2006 ஆம் ஆண்டில், அலெக்ஸ் கிரேவ்ஸ், சாண்டியாகோ ஃபெர்னாண்டஸ், ஃபாஸ்டினோ கோம்ஸ் மற்றும் ஷ்மிடுபர் ஆகியோர் எல்எஸ்டிஎம் ஆர்என்என்களின் அடுக்குகளில் இணைப்புவாத தற்காலிக வகைப்பாட்டுடன் (சி. டி. சி) இதை இணைத்தனர். 2015 ஆம் ஆண்டில், கூகிளின் பேச்சு அங்கீகாரம் சி. டி. சி-பயிற்சி பெற்ற எல்எஸ்டிஎம் மூலம் 49 சதவீதம் வியத்தகு செயல்திறன் உயர்வை அனுபவித்ததாகக் கூறப்படுகிறது, இது கூகிள் குரல் தேடல் மூலம் கிடைத்தது. யான் லெகனின் கூற்றுப்படி, அமெரிக்காவில் எழுதப்பட்ட அனைத்து காசோலைகளிலும் 10 சதவீதம் முதல் 20 சதவீதம் வரை சிஎன்என் ஏற்கனவே செயலாக்கியபோது, 2000 களின் முற்பகுதியில் தொழில்துறையில் ஆழமான கற்றலின் தாக்கம் தொடங்கியது. பெரிய அளவிலான பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கு ஆழமான கற்றலின் தொழில்துறை பயன்பாடுகள் 2010 ஆம் ஆண்டில் தொடங்கின. 2006 ஆம் ஆண்டில், ஜெஃப் ஹிண்டன், ருஸ்லான் சலகுட்டினோவ், ஒசிண்டெரோ மற்றும் டெஹ் ஆகியோரின் வெளியீடுகள், பல அடுக்கு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை ஒரு நேரத்தில் ஒரு அடுக்குக்கு முன்பே திறம்பட பயிற்றுவிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டியது, ஒவ்வொரு அடுக்கையும் மேற்பார்வையிடப்படாத கட்டுப்படுத்தப்பட்ட போல்ட்ஸ்மேன் இயந்திரமாக கருதி, பின்னர் மேற்பார்வையிடப்பட்ட பேக் ப்ராபகேஷனைப் பயன்படுத்தி அதை நன்றாகச் சரிசெய்கிறது. ஆழமான நம்பிக்கை வலைகளுக்கான கற்றல் பற்றி அந்த ஆவணங்கள் குறிப்பிட்டன. பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கான ஆழமான கற்றல் குறித்த 2009 என். ஐ. பி. எஸ் பட்டறை ஆழமான உருவாக்கும் பேச்சு மாதிரிகளின் வரம்புகளால் உந்தப்பட்டது, மேலும் அதிக திறன் கொண்ட வன்பொருள் மற்றும் பெரிய அளவிலான தரவு தொகுப்புகள் கொடுக்கப்பட்டால் ஆழமான நரம்பியல் வலைகள் (டிஎன்என்) நடைமுறைக்கு வரக்கூடும். ஆழமான நம்பிக்கை வலைகளின் (டிபிஎன்) உற்பத்தி மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி டிஎன்என்களுக்கு முன் பயிற்சி அளிப்பது நரம்பியல் வலைகளின் முக்கிய சிரமங்களை சமாளிக்கும் என்று நம்பப்பட்டது. இருப்பினும், பெரிய, சூழல் சார்ந்த வெளியீட்டு அடுக்குகளுடன் டி. என். என்-களைப் பயன்படுத்தும் போது நேரடியான பின்னோக்கிய பரப்புதலுக்கான பெரிய அளவிலான பயிற்சி தரவுகளுடன் முன் பயிற்சியை மாற்றுவது அப்போதைய அதிநவீன காஸியன் கலவை மாதிரி (ஜி. எம். எம்)/மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (எச். எம். எம்) மற்றும் மேம்பட்ட உற்பத்தி மாதிரி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை விட பிழை விகிதங்களை வியத்தகு முறையில் குறைத்தது என்று கண்டறியப்பட்டது. இரண்டு வகையான அமைப்புகளால் உருவாக்கப்பட்ட அங்கீகார பிழைகளின் தன்மை தனித்துவமாக வேறுபட்டது, இது அனைத்து முக்கிய பேச்சு அங்கீகார அமைப்புகளாலும் பயன்படுத்தப்படும் தற்போதுள்ள மிகவும் திறமையான, ரன்-டைம் பேச்சு டிகோடிங் அமைப்பில் ஆழமான கற்றலை எவ்வாறு ஒருங்கிணைப்பது என்பதற்கான தொழில்நுட்ப நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. 2009-2010 ஐச் சுற்றியுள்ள பகுப்பாய்வு, GMM (மற்றும் பிற உற்பத்தி பேச்சு மாதிரிகள்) மற்றும் DNN மாதிரிகளை வேறுபடுத்துவது, பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கான ஆழமான கற்றலில் ஆரம்பகால தொழில்துறை முதலீட்டைத் தூண்டியது. அந்த பகுப்பாய்வு பாகுபாடு காட்டும் டிஎன்என்கள் மற்றும் உற்பத்தி மாதிரிகளுக்கு இடையில் ஒப்பிடக்கூடிய செயல்திறனுடன் (பிழை விகிதத்தில் 1.5% க்கும் குறைவாக) செய்யப்பட்டது. 2010 ஆம் ஆண்டில், முடிவெடுக்கும் மரங்களால் கட்டமைக்கப்பட்ட சூழல் சார்ந்த எச்எம்எம் நிலைகளின் அடிப்படையில் டிஎன்என்-இன் பெரிய வெளியீட்டு அடுக்குகளை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம் ஆராய்ச்சியாளர்கள் டிஐஎம்ஐடியிலிருந்து பெரிய சொற்களஞ்சிய பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கு ஆழமான கற்றலை விரிவுபடுத்தினர். ஆழமான கற்றல் என்பது பல்வேறு துறைகளில், குறிப்பாக கணினி பார்வை மற்றும் தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம் (ஏ. எஸ். ஆர்) ஆகியவற்றில் அதிநவீன அமைப்புகளின் ஒரு பகுதியாகும். டிஐஎம்ஐடி (ஏஎஸ்ஆர்) மற்றும் எம்என்ஐஎஸ்டி (பட வகைப்பாடு) போன்ற பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் மதிப்பீட்டு தொகுப்புகளின் முடிவுகள், அதே போல் பெரிய சொற்களஞ்சிய பேச்சு அங்கீகாரப் பணிகளின் வரம்பும் சீராக மேம்பட்டுள்ளன. கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்) எல்எஸ்டிஎம்-க்கான சி. டி. சி ஆல் ஏஎஸ்ஆர்-க்கு மாற்றப்பட்டன. ஆனால் கணினி பார்வையில் மிகவும் வெற்றிகரமாக உள்ளனர். வன்பொருள் முன்னேற்றங்கள் ஆழமான கற்றலில் புதுப்பிக்கப்பட்ட ஆர்வத்தைத் தூண்டியுள்ளன. 2009 ஆம் ஆண்டில், என்விடியா ஆழமான கற்றலின் "பெரிய வெடிப்பு" என்று அழைக்கப்பட்டதில் ஈடுபட்டது, ஏனெனில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்விடியா கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகளுடன் (ஜிபியு) பயிற்சி பெற்றன. அந்த ஆண்டு, ஆண்ட்ரூ என்ஜி ஜிபியுக்கள் ஆழமான கற்றல் அமைப்புகளின் வேகத்தை சுமார் 100 மடங்கு அதிகரிக்க முடியும் என்று தீர்மானித்தார். குறிப்பாக, இயந்திர கற்றலில் ஈடுபடும் மேட்ரிக்ஸ்/வெக்டர் கணக்கீடுகளுக்கு ஜிபியுக்கள் மிகவும் பொருத்தமானவை. ஜிபியுக்கள் பயிற்சி வழிமுறைகளை அளவின் வரிசைகளால் துரிதப்படுத்துகின்றன, வாரங்களிலிருந்து நாட்களுக்கு இயங்கும் நேரங்களைக் குறைக்கின்றன. மேலும், ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான செயலாக்கத்திற்கு சிறப்பு வன்பொருள் மற்றும் வழிமுறை உகப்பாக்கங்களைப் பயன்படுத்தலாம். ஆழமான கற்றல் புரட்சி 2000 களின் பிற்பகுதியில், இயந்திர கற்றல் போட்டிகளில் ஆழமான கற்றல் மற்ற முறைகளை விட சிறப்பாக செயல்படத் தொடங்கியது. 2009 ஆம் ஆண்டில், இணைப்புவாத தற்காலிக வகைப்பாட்டால் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட ஒரு நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (அலெக்ஸ் கிரேவ்ஸ், சாண்டியாகோ ஃபெர்னாண்டஸ், ஃபாஸ்டினோ கோம்ஸ் மற்றும் ஜூர்கன் ஷ்மிடுபர், 2006) முறை அங்கீகாரப் போட்டிகளில் வென்ற முதல் ஆர். என். என் ஆகும், இணைக்கப்பட்ட கையெழுத்து அங்கீகாரத்தில் மூன்று போட்டிகளில் வெற்றி பெற்றது. கூகிள் பின்னர் சி. டி. சி-பயிற்சி பெற்ற எல். எஸ். டி. எம்-ஐ ஸ்மார்ட்போனில் பேச்சு அங்கீகாரத்திற்காக பயன்படுத்தியது. 2011 முதல் 2012 வரை படம் அல்லது பொருள் அங்கீகாரத்தில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்கள் உணரப்பட்டன. பின்னோக்கி பரப்புவதன் மூலம் பயிற்சி பெற்ற சிஎன்என்-கள் பல தசாப்தங்களாக இருந்தபோதிலும், சிஎன்என் உட்பட பல ஆண்டுகளாக என்என்-களின் ஜிபியு செயல்படுத்தல்கள் இருந்தபோதிலும், கணினி பார்வையில் முன்னேற ஜிபியுக்களில் சிஎன்என்-களின் விரைவான செயல்படுத்தல்கள் தேவைப்பட்டன. 2011 ஆம் ஆண்டில், டான் சிரேசன், யூலி மீயர், ஜொனாதன் மாஸ்கி, லூகா மரியா காம்பார்டெல்லா மற்றும் ஜூர்கன் ஷ்மிடுபர் ஆகியோரின் டான்நெட் முதல் முறையாக ஒரு காட்சி முறை அங்கீகார போட்டியில் மனிதநேயமற்ற செயல்திறனை அடைந்தது, பாரம்பரிய முறைகளை 3 காரணி மூலம் முறியடித்தது. 2011 ஆம் ஆண்டில், டான்நெட் ஐ. சி. டி. ஏ. ஆர் சீன கையெழுத்து போட்டியில் வெற்றி பெற்றது, மே 2012 இல், இது ஐ. எஸ். பி. ஐ படப் பிரிவு போட்டியில் வெற்றி பெற்றது. 2011 வரை, சிஎன்என் கணினி பார்வை மாநாடுகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கவில்லை, ஆனால் ஜூன் 2012 இல், சிரேசன் மற்றும் பலர் எழுதிய ஒரு கட்டுரை. முன்னணி மாநாட்டில் சி. வி. பி. ஆர் ஜி. பி. யுவில் அதிகபட்சமாக சிஎன்என்-களைக் குவித்தல் பல பார்வை அளவுகோல் பதிவுகளை வியத்தகு முறையில் மேம்படுத்த முடியும் என்பதைக் காட்டியது. செப்டம்பர் 2012 இல், புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான பெரிய மருத்துவப் படங்களின் பகுப்பாய்வு குறித்த ஐ. சி. பி. ஆர் போட்டியையும், அடுத்த ஆண்டில் அதே தலைப்பில் எம். ஐ. சி. சி. ஏ. ஐ கிராண்ட் சேலஞ்சையும் டான்னெட் வென்றது. அக்டோபர் 2012 இல், அலெக்ஸ் கிரிஷேவ்ஸ்கி, இலியா சுட்ஸ்கெவர் மற்றும் ஜெஃப்ரி ஹிண்டன் ஆகியோரின் இதேபோன்ற அலெக்ஸ்நெட், ஆழமற்ற இயந்திர கற்றல் முறைகளை விட குறிப்பிடத்தக்க வித்தியாசத்தில் பெரிய அளவிலான இமேஜ்நெட் போட்டியை வென்றது. கரேன் சிமோனியன் மற்றும் ஆண்ட்ரூ ஜிஸர்மேன் ஆகியோரின் வி. ஜி. ஜி-16 நெட்வொர்க் பிழை விகிதத்தை மேலும் குறைத்து, பெரிய அளவிலான பேச்சு அங்கீகாரத்தில் இதேபோன்ற போக்கைத் தொடர்ந்து, இமேஜ்நெட் 2014 போட்டியை வென்றது. பட வகைப்பாடு பின்னர் படங்களுக்கான விளக்கங்களை (தலைப்புகள்) உருவாக்கும் மிகவும் சவாலான பணிக்கு நீட்டிக்கப்பட்டது, பெரும்பாலும் சிஎன்என் மற்றும் எல்எஸ்டிஎம்களின் கலவையாக. 2012 ஆம் ஆண்டில், ஜார்ஜ் ஈ. டால் தலைமையிலான குழு ஒரு மருந்தின் உயிரியல் மூலக்கூறு இலக்கைக் கணிக்க பல-பணி ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி "மெர்க் மூலக்கூறு செயல்பாட்டு சவாலை" வென்றது. 2014 ஆம் ஆண்டில், செப் ஹோக்ரைட்டரின் குழு ஊட்டச்சத்துக்கள், வீட்டு பொருட்கள் மற்றும் மருந்துகளில் சுற்றுச்சூழல் இரசாயனங்களின் இலக்கு மற்றும் நச்சு விளைவுகளைக் கண்டறிய ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தியது மற்றும் என்ஐஎச், எஃப். டி. ஏ மற்றும் என்சிஏடிஎஸ் ஆகியவற்றின் "டாக்ஸ் 21 டேட்டா சேலஞ்சை" வென்றது. 2016 ஆம் ஆண்டில், ரோஜர் பார்லோஃப் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழிற்துறையை மாற்றிய ஒரு "ஆழமான கற்றல் புரட்சியை" குறிப்பிட்டார். மார்ச் 2019 இல், யோஷுவா பெங்கியோ, ஜெஃப்ரி ஹிண்டன் மற்றும் யான் லெகன் ஆகியோருக்கு ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை கணினியின் முக்கியமான அங்கமாக மாற்றிய கருத்தியல் மற்றும் பொறியியல் முன்னேற்றங்களுக்காக டூரிங் விருது வழங்கப்பட்டது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஏஎன்என்) அல்லது இணைப்பு அமைப்புகள் என்பது விலங்குகளின் மூளையை உருவாக்கும் உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளால் ஈர்க்கப்பட்ட கணினி அமைப்புகள் ஆகும். இத்தகைய அமைப்புகள் பொதுவாக பணி-குறிப்பிட்ட நிரலாக்கம் இல்லாமல், எடுத்துக்காட்டுகளைக் கருத்தில் கொண்டு பணிகளைச் செய்ய கற்றுக்கொள்கின்றன (படிப்படியாக அவர்களின் திறனை மேம்படுத்துகின்றன). எடுத்துக்காட்டாக, பட அங்கீகாரத்தில், கைமுறையாக "பூனை" அல்லது "பூனை இல்லை" என்று பெயரிடப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், பிற படங்களில் பூனைகளை அடையாளம் காண பகுப்பாய்வு முடிவுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் பூனைகளைக் கொண்ட படங்களை அடையாளம் காண அவர்கள் கற்றுக்கொள்ளலாம். பயன்பாடுகளில் பெரும்பாலான பயன்பாடுகளை விதி அடிப்படையிலான நிரலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு பாரம்பரிய கணினி வழிமுறை மூலம் வெளிப்படுத்துவது கடினம் என்று அவர்கள் கண்டறிந்துள்ளனர். ஒரு ஏஎன்என் என்பது செயற்கை நரம்பணுக்கள் எனப்படும் இணைக்கப்பட்ட அலகுகளின் தொகுப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டது, (உயிரியல் மூளையில் உள்ள உயிரியல் நரம்பணுக்களுக்கு ஒத்த). நியூரான்களுக்கு இடையிலான ஒவ்வொரு இணைப்பும் (சினாப்ஸ்) மற்றொரு நியூரானுக்கு ஒரு சமிக்ஞையை அனுப்ப முடியும். பெறுதல் (போஸ்ட்சினாப்டிக்) நரம்பணு சமிக்ஞையை (களை) செயலாக்கலாம், பின்னர் அதனுடன் இணைக்கப்பட்ட கீழ்நிலை நரம்பணுக்களை சமிக்ஞை செய்யலாம். நரம்பணுக்கள் நிலையைக் கொண்டிருக்கலாம், பொதுவாக உண்மையான எண்களால் குறிப்பிடப்படுகின்றன, பொதுவாக 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் இருக்கும். நரம்பணுக்கள் மற்றும் சினாப்ஸ்கள் ஒரு எடையைக் கொண்டிருக்கலாம், இது கற்றல் தொடர்வுக்கு ஏற்ப மாறுபடும், இது கீழ்நிலைக்கு அனுப்பும் சமிக்ஞையின் வலிமையை அதிகரிக்கலாம் அல்லது குறைக்கலாம். பொதுவாக, நியூரான்கள் அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன. வெவ்வேறு அடுக்குகள் அவற்றின் உள்ளீடுகளில் பல்வேறு வகையான மாற்றங்களைச் செய்யலாம். சமிக்ஞைகள் முதல் (உள்ளீடு), கடைசி (வெளியீடு) அடுக்கு வரை பயணிக்கின்றன, ஒருவேளை அடுக்குகளை பல முறை கடந்து சென்ற பிறகு. நரம்பியல் வலையமைப்பு அணுகுமுறையின் அசல் குறிக்கோள் ஒரு மனித மூளை செய்யும் அதே வழியில் பிரச்சினைகளைத் தீர்ப்பதாகும். காலப்போக்கில், குறிப்பிட்ட மனத் திறன்களைப் பொருத்துவதில் கவனம் செலுத்தப்பட்டது, இது பின்னோக்கி பரப்புதல் போன்ற உயிரியலில் இருந்து விலகல்களுக்கு வழிவகுக்கிறது, அல்லது தகவல்களை தலைகீழ் திசையில் அனுப்புகிறது மற்றும் அந்த தகவலைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வலையமைப்பை சரிசெய்கிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கணினி பார்வை, பேச்சு அங்கீகாரம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, சமூக வலைப்பின்னல் வடிகட்டுதல், பலகை மற்றும் வீடியோ கேம்களை விளையாடுவது மற்றும் மருத்துவ நோயறிதல் உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 2017 ஆம் ஆண்டு நிலவரப்படி, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பொதுவாக சில ஆயிரம் முதல் சில மில்லியன் அலகுகள் மற்றும் மில்லியன் கணக்கான இணைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த எண்ணிக்கை மனித மூளையில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை விட பல வரிசையில் குறைவாக இருந்தாலும், இந்த நெட்வொர்க்குகள் மனிதர்களுக்கு அப்பாற்பட்ட மட்டத்தில் பல பணிகளைச் செய்ய முடியும் (எ. கா., முகங்களை அடையாளம் காண்பது அல்லது "கோ" விளையாடுவது). ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பு (டிஎன்என்) என்பது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்குகளுக்கு இடையில் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு (ஏஎன்என்) ஆகும். பல்வேறு வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உள்ளன, ஆனால் அவை எப்போதும் ஒரே கூறுகளைக் கொண்டுள்ளனஃ நியூரான்கள், சினாப்ஸ்கள், எடைகள், சார்புகள் மற்றும் செயல்பாடுகள். இந்த கூறுகள் ஒரு மனித மூளையைப் போலவே செயல்படுகின்றன, மேலும் வேறு எந்த எம். எல் வழிமுறையையும் போலவே பயிற்சி அளிக்கப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, நாய் இனங்களை அடையாளம் காண பயிற்சி பெற்ற ஒரு டி. என். என் கொடுக்கப்பட்ட படத்திற்கு மேல் சென்று படத்தில் உள்ள நாய் ஒரு குறிப்பிட்ட இனம் என்பதற்கான நிகழ்தகவைக் கணக்கிடும். பயனர் முடிவுகளை மதிப்பாய்வு செய்து, நெட்வொர்க் எந்த நிகழ்தகவுகளைக் காட்ட வேண்டும் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம் (ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு மேல், முதலியன) முன்மொழியப்பட்ட லேபிளைத் திருப்பித் தரவும். ஒவ்வொரு கணித கையாளுதலும் ஒரு அடுக்காகக் கருதப்படுகிறது, மேலும் சிக்கலான டிஎன்என் பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது, எனவே "ஆழமான" நெட்வொர்க்குகள் என்று அழைக்கப்படுகிறது. டிஎன்என்கள் சிக்கலான நேரியல் அல்லாத உறவுகளை மாதிரியாகக் கொண்டிருக்கலாம். டிஎன்என் கட்டமைப்புகள் கலவை மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன, அங்கு பொருள் பழங்காலங்களின் அடுக்கு கலவையாக வெளிப்படுத்தப்படுகிறது. கூடுதல் அடுக்குகள் கீழ் அடுக்குகளிலிருந்து அம்சங்களின் கலவையை செயல்படுத்துகின்றன, இதேபோல் செயல்படும் ஆழமற்ற நெட்வொர்க்கை விட குறைவான அலகுகளுடன் சிக்கலான தரவை மாதிரியாக்குகின்றன. உதாரணமாக, ஆழமற்ற நெட்வொர்க்குகளைக் காட்டிலும் டிஎன்என்களுடன் குறுகிய பல்வகை பல்லுறுப்புக்கோவைகளை தோராயமாக மதிப்பிடுவது அதிவேகமாக எளிதானது என்பது நிரூபிக்கப்பட்டது. ஆழமான கட்டமைப்புகள் ஒரு சில அடிப்படை அணுகுமுறைகளின் பல வகைகளை உள்ளடக்கியது. ஒவ்வொரு கட்டிடக்கலையும் குறிப்பிட்ட களங்களில் வெற்றியைக் கண்டுள்ளது. ஒரே தரவுத் தொகுப்புகளில் மதிப்பீடு செய்யப்படாவிட்டால், பல கட்டமைப்புகளின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவது எப்போதும் சாத்தியமில்லை. டிஎன்என்கள் பொதுவாக ஃபீட்ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க்குகள் ஆகும், இதில் தரவு உள்ளீட்டு அடுக்கிலிருந்து வெளியீட்டு அடுக்குக்கு சுழலாமல் பாய்கிறது. முதலில், டிஎன்என் மெய்நிகர் நியூரான்களின் வரைபடத்தை உருவாக்கி, அவற்றுக்கிடையேயான இணைப்புகளுக்கு சீரற்ற எண் மதிப்புகள் அல்லது "எடைகளை" ஒதுக்குகிறது. எடைகள் மற்றும் உள்ளீடுகள் பெருக்கப்பட்டு 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் ஒரு வெளியீட்டைத் தருகின்றன. நெட்வொர்க் ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவத்தை துல்லியமாக அடையாளம் காணவில்லை என்றால், ஒரு வழிமுறை எடைகளை சரிசெய்யும். தரவை முழுமையாக செயலாக்க சரியான கணித கையாளுதலை தீர்மானிக்கும் வரை, வழிமுறை சில அளவுருக்களை மிகவும் செல்வாக்குமிக்கதாக மாற்றும். தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்என்என்), இதில் தரவு எந்த திசையிலும் பாயும், மொழி மாடலிங் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த பயன்பாட்டிற்கு நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். கன்வொல்யூஷனல் டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்) கணினி பார்வையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கான (ஏ. எஸ். ஆர்) ஒலி மாதிரியாக்கத்திற்கும் சிஎன்என் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. சவால்கள் ஏஎன்என்களைப் போலவே, அப்பாவித்தனமான பயிற்சி பெற்ற டிஎன்என்களுடன் பல சிக்கல்கள் எழலாம். இரண்டு பொதுவான சிக்கல்கள் மிகைப்படுத்தல் மற்றும் கணக்கீட்டு நேரம் ஆகும். சுருக்கத்தின் கூடுதல் அடுக்குகள் காரணமாக டி. என். என் கள் அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு ஆளாகின்றன, இது பயிற்சி தரவுகளில் அரிதான சார்புநிலைகளை மாதிரியாக்க அனுமதிக்கிறது. இவாக்னென்கோவின் அலகு சீரமைப்பு அல்லது எடை சிதைவு (-ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல்) அல்லது ஸ்பார்சிட்டி (-ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல்) போன்ற ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் முறைகள் பயிற்சியின் போது அதிகப்படியான பொருத்துதலை எதிர்த்துப் போராட பயன்படுத்தப்படலாம். மாற்றாக இடைநிற்றல் முறைப்படுத்தல் தோராயமாக பயிற்சியின் போது மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளிலிருந்து அலகுகளைத் தவிர்க்கிறது. இது அரிதான சார்புநிலைகளை விலக்க உதவுகிறது. இறுதியாக, பயிர் செய்தல் மற்றும் சுழற்றுதல் போன்ற முறைகள் மூலம் தரவை அதிகரிக்க முடியும், இதனால் சிறிய பயிற்சி செட்களை அளவில் அதிகரிக்க முடியும், இதனால் அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கான வாய்ப்புகளைக் குறைக்கலாம். டிஎன்என்கள் அளவு (அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் ஒரு அடுக்குக்கு அலகுகளின் எண்ணிக்கை), கற்றல் விகிதம் மற்றும் ஆரம்ப எடைகள் போன்ற பல பயிற்சி அளவுருக்களைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உகந்த அளவுருக்களுக்கான அளவுரு இடத்தை துடைப்பது நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களின் செலவு காரணமாக சாத்தியமற்றதாக இருக்கலாம். தொகுத்தல் (தனிப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளைக் காட்டிலும் ஒரே நேரத்தில் பல பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளில் சாய்வைக் கணக்கிடுதல்) போன்ற பல்வேறு தந்திரங்கள் கணக்கீட்டை விரைவுபடுத்துகின்றன. மேட்ரிக்ஸ் மற்றும் வெக்டர் கணக்கீடுகளுக்கான இத்தகைய செயலாக்க கட்டமைப்புகளின் பொருத்தத்தின் காரணமாக, பல-கோர் கட்டமைப்புகளின் பெரிய செயலாக்க திறன்கள் (ஜிபியுக்கள் அல்லது இன்டெல் ஜியோன் ஃபை போன்றவை) பயிற்சியில் குறிப்பிடத்தக்க வேகத்தை உருவாக்கியுள்ளன. மாற்றாக, பொறியாளர்கள் மிகவும் நேரடியான மற்றும் ஒருங்கிணைந்த பயிற்சி வழிமுறைகளைக் கொண்ட பிற வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைத் தேடலாம். சிஎம்ஏசி (செரிபெல்லார் மாடல் ஆர்டிகுலேஷன் கன்ட்ரோலர்) அத்தகைய ஒரு வகையான நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆகும். இதற்கு கற்றல் விகிதங்கள் அல்லது சீரற்ற ஆரம்ப எடைகள் தேவையில்லை. பயிற்சி செயல்முறை ஒரு புதிய தொகுதி தரவுகளுடன் ஒரே கட்டத்தில் ஒன்றிணைவதற்கு உத்தரவாதம் அளிக்க முடியும், மேலும் பயிற்சி வழிமுறையின் கணக்கீட்டு சிக்கலானது சம்பந்தப்பட்ட நியூரான்களின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்து நேரியல் ஆகும். வன்பொருள் 2010 களில் இருந்து, இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் கணினி வன்பொருள் ஆகிய இரண்டின் முன்னேற்றங்களும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான மிகவும் திறமையான முறைகளுக்கு வழிவகுத்தன, அவை நேரியல் அல்லாத மறைக்கப்பட்ட அலகுகளின் பல அடுக்குகளையும் மிகப் பெரிய வெளியீட்டு அடுக்கையும் கொண்டுள்ளன. 2019 வாக்கில், கிராஃபிக் செயலாக்க அலகுகள் (ஜிபியு), பெரும்பாலும் செயற்கை நுண்ணறிவு-குறிப்பிட்ட மேம்பாடுகளுடன், பெரிய அளவிலான வணிக மேகக்கணி செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான மேலாதிக்க முறையாக சிபியுக்களை இடம்பெயர்ந்தன. அலெக்ஸ்நெட் (2012) முதல் ஆல்பா ஜீரோ (2017) வரையிலான மிகப்பெரிய ஆழமான கற்றல் திட்டங்களில் பயன்படுத்தப்படும் வன்பொருள் கணக்கீட்டை ஓபன்ஏஐ மதிப்பிட்டது, மேலும் தேவையான கணக்கீட்டின் அளவில் 300,000 மடங்கு அதிகரிப்பு இருப்பதைக் கண்டறிந்தது. ஆழமான கற்றல் செயலிகள் எனப்படும் சிறப்பு மின்னணு சுற்றுகள் ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகளை விரைவுபடுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. ஆழமான கற்றல் செயலிகளில் ஹவாய் செல்போன்களில் உள்ள நரம்பியல் செயலாக்க அலகுகள் (NPU கள்) மற்றும் கூகிள் கிளவுட் இயங்குதளத்தில் உள்ள டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் (TPU) போன்ற கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் சேவையகங்கள் அடங்கும். செரெப்ராஸ் சிஸ்டம்ஸ் பெரிய ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைக் கையாள ஒரு பிரத்யேக அமைப்பை உருவாக்கியுள்ளது, சிஎஸ்-2, தொழில்துறையின் மிகப்பெரிய செயலி, இரண்டாவது தலைமுறை வேஃபர் ஸ்கேல் என்ஜின் (டபிள்யூஎஸ்இ-2) ஐ அடிப்படையாகக் கொண்டது. அணு ரீதியாக மெல்லிய குறைக்கடத்திகள் ஆற்றல் திறன் கொண்ட ஆழமான கற்றல் வன்பொருளுக்கு நம்பிக்கைக்குரியதாகக் கருதப்படுகின்றன, அங்கு தர்க்க செயல்பாடுகள் மற்றும் தரவு சேமிப்பு ஆகிய இரண்டிற்கும் ஒரே அடிப்படை சாதன அமைப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. 2020 ஆம் ஆண்டில், மாரேகா மற்றும் பலர். மிதக்கும்-கேட் புலம்-விளைவு டிரான்சிஸ்டர்களின் (எஃப். ஜி. எஃப். இ. டி) அடிப்படையில் லாஜிக்-இன்-மெமரி சாதனங்கள் மற்றும் சுற்றுகளை உருவாக்குவதற்கான பெரிய பகுதி செயலில் உள்ள சேனல் பொருளுடன் வெளியிடப்பட்ட சோதனைகள். 2021 இல், ஜே. ஃபெல்ட்மேன் மற்றும் பலர். இணையான கன்வொல்யூஷனல் செயலாக்கத்திற்கான ஒருங்கிணைந்த ஃபோட்டோனிக் வன்பொருள் முடுக்கி முன்மொழியப்பட்டது. ஒருங்கிணைந்த ஃபோட்டோனிக்ஸின் இரண்டு முக்கிய நன்மைகளை அதன் மின்னணு சகாக்களை விட ஆசிரியர்கள் அடையாளம் காண்கின்றனர்ஃ (1) அலைநீளப் பிரிவு மல்டிபிளெக்சிங் மூலம் அதிர்வெண் சீப்புகளுடன் இணைந்து பெருமளவில் இணையான தரவு பரிமாற்றம், மற்றும் (2) மிக அதிக தரவு பண்பேற்ற வேகம். அவர்களின் அமைப்பு வினாடிக்கு டிரில்லியன் கணக்கான பெருக்கல்-திரட்டும் செயல்பாடுகளை செயல்படுத்த முடியும், இது தரவு-கனமான AI பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைந்த ஃபோட்டோனிக்ஸின் திறனைக் குறிக்கிறது. பயன்பாடுகள் தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம் பெரிய அளவிலான தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம் ஆழமான கற்றலின் முதல் மற்றும் மிகவும் நம்பத்தகுந்த வெற்றிகரமான வழக்கு. எல்எஸ்டிஎம் ஆர்என்என்கள் ஆயிரக்கணக்கான தனித்துவமான நேர படிகளால் பிரிக்கப்பட்ட பேச்சு நிகழ்வுகளைக் கொண்ட பல வினாடி இடைவெளிகளைக் கொண்ட "மிகவும் ஆழமான கற்றல்" பணிகளைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், அங்கு ஒரு முறை படி சுமார் 10 மில்லி மீட்டருக்கு ஒத்திருக்கிறது. மறந்துவிடு வாயில்களுடன் எல்எஸ்டிஎம் சில பணிகளில் பாரம்பரிய பேச்சு அங்கீகாரங்களுடன் போட்டியிடுகிறது. பேச்சு அங்கீகாரத்தில் ஆரம்ப வெற்றி டிஐஎம்ஐடி அடிப்படையிலான சிறிய அளவிலான அங்கீகார பணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. தரவுத் தொகுப்பில் அமெரிக்க ஆங்கிலத்தின் எட்டு முக்கிய பேச்சுவழக்குகளிலிருந்து 630 பேச்சாளர்கள் உள்ளனர், அங்கு ஒவ்வொரு பேச்சாளரும் 10 வாக்கியங்களைப் படிக்கிறார்கள். அதன் சிறிய அளவு பல உள்ளமைவுகளை முயற்சிக்க அனுமதிக்கிறது. மிக முக்கியமாக, டிஐஎம்ஐடி பணி தொலைபேசி-வரிசை அங்கீகாரத்தைப் பற்றியது, இது சொல்-வரிசை அங்கீகாரத்தைப் போலல்லாமல், பலவீனமான தொலைபேசி பிக் ராம் மொழி மாதிரிகளை அனுமதிக்கிறது. இது பேச்சு அங்கீகாரத்தின் ஒலி மாடலிங் அம்சங்களின் வலிமையை மிகவும் எளிதாக பகுப்பாய்வு செய்ய அனுமதிக்கிறது. இந்த ஆரம்ப முடிவுகள் மற்றும் சதவீதம் தொலைபேசி பிழை விகிதங்கள் (PER) என அளவிடப்பட்ட பிழை விகிதங்கள் உட்பட கீழே பட்டியலிடப்பட்டுள்ள பிழை விகிதங்கள் 1991 முதல் சுருக்கமாக உள்ளன. 1990 களின் பிற்பகுதியில் பேச்சாளர் அங்கீகாரத்திற்காக டிஎன்என்-களின் அறிமுகமும், 2009-2011-ஐச் சுற்றி பேச்சு அங்கீகாரமும், <ஐடி2-ஐச் சுற்றி எல்எஸ்டிஎம்-இன் அறிமுகமும் எட்டு முக்கிய பகுதிகளில் முன்னேற்றத்தை துரிதப்படுத்தியதுஃ அளவுகோல்-அப்/அவுட் மற்றும் துரிதப்படுத்தப்பட்ட டிஎன்என் பயிற்சி மற்றும் டிகோடிங் வரிசை பாகுபாடு பயிற்சி அம்ச செயலாக்கம் ஆழமான மாதிரிகள் மூலம் அடிப்படை வழிமுறைகளைப் பற்றிய திடமான புரிதலுடன் டிஎன்என்-களின் தழுவல் மற்றும் தொடர்புடைய ஆழமான மாதிரிகள் டிஎன்என் மற்றும் தொடர்புடைய ஆழமான மாதிரிகள் சிஎன்என்-களால் பல-பணி மற்றும் பரிமாற்ற கற்றல் மற்றும் பேச்சு ஆர்என்என் மற்றும் அதன் வளமான எல்எஸ்டிஎம் மாறுபாடுகள் பற்றிய கள அறிவை சிறப்பாகப் பயன்படுத்த அவற்றை எவ்வாறு வடிவமைப்பது டென்சர் அடிப்படையிலான மாதிரிகள் மற்றும் ஒருங்கிணைந்த ஆழமான உற்பத்தி/பாகுபாடு மாதிரிகள் உள்ளிட்ட பிற வகையான ஆழமான மாதிரிகள் அனைத்து முக்கிய வணிக பேச்சு அங்கீகார அமைப்புகள் (எ. கா., மைக்ரோசாப்ட் கோர்டானா, எக்ஸ்பாக்ஸ், ஸ்கைப் மொழிபெயர்ப்பாளர், அமேசான் அலெக்சா, கூகிள் நவ், ஆப்பிள் சிரி, பைடு மற்றும் ஐஃப்ளைடெக் குரல் தேடல், மற்றும் நுவான்ஸ் பேச்சு தயாரிப்புகளின் வரம்பு போன்றவை) அவை ஆழமான கற்றலை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. பட அங்கீகாரம் பட வகைப்பாட்டிற்கான ஒரு பொதுவான மதிப்பீட்டு தொகுப்பு எம். என். ஐ. எஸ். டி தரவுத்தள தரவு தொகுப்பாகும். எம். என். ஐ. எஸ். டி கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களால் ஆனது மற்றும் 60,000 பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் 10,000 சோதனை எடுத்துக்காட்டுகளை உள்ளடக்கியது. டிஐஎம்ஐடி போலவே, அதன் சிறிய அளவு பயனர்கள் பல உள்ளமைவுகளை சோதிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த தொகுப்பில் முடிவுகளின் விரிவான பட்டியல் கிடைக்கிறது. ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான பட அங்கீகாரம் "மனிதநேயமற்றது" ஆகிவிட்டது, இது மனித போட்டியாளர்களை விட மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளை உருவாக்குகிறது. இது முதன்முதலில் 2011 ஆம் ஆண்டில் போக்குவரத்து அடையாளங்களை அங்கீகரிப்பதிலும், 2014 ஆம் ஆண்டில் மனித முகங்களை அங்கீகரிப்பதிலும் நிகழ்ந்தது. ஆழமான கற்றல் பயிற்சி பெற்ற வாகனங்கள் இப்போது 360 டிகிரி கேமரா காட்சிகளை விளக்குகின்றன. மற்றொரு உதாரணம் முக டிஸ்மார்பாலஜி நாவல் பகுப்பாய்வு (எஃப். டி. என். ஏ) மரபணு நோய்க்குறிகளின் பெரிய தரவுத்தளத்துடன் இணைக்கப்பட்ட மனித குறைபாட்டின் நிகழ்வுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய பயன்படுத்தப்படுகிறது. காட்சி கலை செயலாக்கம் பட அங்கீகாரத்தில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றத்துடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது, பல்வேறு காட்சி கலை பணிகளுக்கு ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கொடுக்கப்பட்ட ஓவியத்தின் பாணிக் காலத்தை அடையாளம் காணும் திறன் டிஎன்என்களுக்கு உள்ளது, கொடுக்கப்பட்ட கலைப்படைப்பின் பாணியைப் பிடிக்கிறது மற்றும் சீரற்ற காட்சி உள்ளீட்டு புலங்களின் அடிப்படையில் வேலைநிறுத்தம் செய்யும் படங்களை உருவாக்கும் தன்னிச்சையான புகைப்படம் அல்லது வீடியோவுக்கு பார்வைக்கு இனிமையான முறையில் பயன்படுத்துகிறது. 2000 களின் முற்பகுதியில் இருந்து மொழி மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கு இயற்கை மொழி செயலாக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எல்எஸ்டிஎம் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் மொழி மாதிரியை மேம்படுத்த உதவியது. இந்தத் துறையில் உள்ள பிற முக்கிய நுட்பங்கள் எதிர்மறை மாதிரி மற்றும் சொல் உட்பொதிப்பு ஆகும். வேர்ட்2வெக் போன்ற சொல் உட்பொதிப்பு, ஒரு ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பில் ஒரு பிரதிநிதித்துவ அடுக்காக கருதப்படலாம், இது ஒரு அணு வார்த்தையை தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள மற்ற சொற்களுடன் தொடர்புடைய வார்த்தையின் நிலைப்பாட்டு பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றுகிறது; நிலை ஒரு திசையன் இடத்தில் ஒரு புள்ளியாக குறிப்பிடப்படுகிறது. சொல் உட்பொதிப்பை ஒரு ஆர்என்என் உள்ளீட்டு அடுக்காகப் பயன்படுத்துவது நெட்வொர்க்கை ஒரு பயனுள்ள கலவை திசையன் இலக்கணத்தைப் பயன்படுத்தி வாக்கியங்களையும் சொற்றொடர்களையும் பகுப்பாய்வு செய்ய அனுமதிக்கிறது. ஒரு கலப்பு திசையன் இலக்கணத்தை ஒரு ஆர்என்என் மூலம் செயல்படுத்தப்படும் நிகழ்தகவு சூழல் இல்லாத இலக்கணமாக (பிசிஎஃப்ஜி) கருதலாம். சொல் உட்பொதிப்புகளின் மேல் கட்டப்பட்ட தொடர்ச்சியான தானியங்கி குறியீடுகள் வாக்கிய ஒற்றுமையை மதிப்பிடலாம் மற்றும் சொற்றொடரைக் கண்டறியலாம். ஆழமான நரம்பியல் கட்டமைப்புகள் தொகுதி பகுப்பாய்வு, உணர்வு பகுப்பாய்வு, தகவல் மீட்டெடுப்பு, பேச்சு மொழி புரிதல், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, சூழல் உருவம் இணைத்தல், எழுத்து பாணி அங்கீகாரம், பெயர்-உருவம் அங்கீகாரம் (டோக்கன் வகைப்பாடு), உரை வகைப்பாடு மற்றும் பிறவற்றிற்கு சிறந்த முடிவுகளை வழங்குகின்றன. சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் வாக்கிய உட்பொதிப்புக்கு சொல் உட்பொதிப்பதை பொதுமைப்படுத்துகின்றன. கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு (ஜிடி) ஒரு பெரிய இறுதி முதல் இறுதி நீண்ட குறுகிய கால நினைவக (எல்எஸ்டிஎம்) நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்துகிறது. கூகிள் நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (ஜி. என். எம். டி) ஒரு எடுத்துக்காட்டு அடிப்படையிலான இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு முறையைப் பயன்படுத்துகிறது, இதில் அமைப்பு "மில்லியன் கணக்கான எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது". இது "துண்டுகளை விட ஒரு நேரத்தில் முழு வாக்கியங்களையும்" மொழிபெயர்க்கிறது. கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு நூற்றுக்கும் மேற்பட்ட மொழிகளை ஆதரிக்கிறது. நெட்வொர்க் "சொற்றொடருக்கு சொற்றொடர் மொழிபெயர்ப்புகளை வெறுமனே மனப்பாடம் செய்வதை விட வாக்கியத்தின் சொற்பொருள்களை" குறியாக்கம் செய்கிறது. பெரும்பாலான மொழி ஜோடிகளுக்கு இடையில் இடைநிலையாக ஜி. டி ஆங்கிலத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் நச்சுயியல் ஒரு பெரிய சதவீத மருந்துகள் ஒழுங்குமுறை ஒப்புதலைப் பெறத் தவறிவிடுகின்றன. இந்த தோல்விகள் போதுமான செயல்திறன் (இலக்கு விளைவு), விரும்பத்தகாத தொடர்புகள் (இலக்கு விளைவுகள்) அல்லது எதிர்பாராத நச்சு விளைவுகளால் ஏற்படுகின்றன. ஊட்டச்சத்துக்கள், வீட்டுப் பொருட்கள் மற்றும் மருந்துகளில் உள்ள உயிரி மூலக்கூறு இலக்குகள், இலக்குகளுக்கு அப்பாற்பட்டவை மற்றும் சுற்றுச்சூழல் இரசாயனங்களின் நச்சு விளைவுகளைக் கணிக்க ஆழமான கற்றலின் பயன்பாட்டை ஆராய்ச்சி ஆராய்ந்துள்ளது. அணுநெட் என்பது கட்டமைப்பு அடிப்படையிலான பகுத்தறிவு மருந்து வடிவமைப்பிற்கான ஆழமான கற்றல் அமைப்பாகும். எபோலா வைரஸ் மற்றும் மல்டிபிள் ஸ்களீரோசிஸ் போன்ற நோய் இலக்குகளுக்கான புதுமையான உயிரணு மூலக்கூறுகளை கணிக்க ஆடம்நெட் பயன்படுத்தப்பட்டது. 2017 ஆம் ஆண்டில் ஒரு பெரிய நச்சுயியல் தரவு தொகுப்பில் மூலக்கூறுகளின் பல்வேறு பண்புகளை கணிக்க முதல் முறையாக வரைபட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்பட்டன. 2019 ஆம் ஆண்டில், எலிகளுக்குள் சோதனை ரீதியாக சரிபார்க்கப்பட்ட மூலக்கூறுகளை உற்பத்தி செய்ய ஜெனரேட்டிவ் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்பட்டன. வாடிக்கையாளர் உறவு மேலாண்மை RFM மாறிகளின் அடிப்படையில் வரையறுக்கப்பட்ட சாத்தியமான நேரடி சந்தைப்படுத்தல் நடவடிக்கைகளின் மதிப்பை தோராயமாக மதிப்பிடுவதற்கு ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மதிப்பிடப்பட்ட மதிப்பு செயல்பாடு வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பாக இயற்கையான விளக்கத்தைக் கொண்டிருப்பதாகக் காட்டப்பட்டது. பரிந்துரை அமைப்புகள் பரிந்துரை அமைப்புகள் உள்ளடக்க அடிப்படையிலான இசை மற்றும் பத்திரிகை பரிந்துரைகளுக்கான மறைந்த காரணி மாதிரியின் அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தியுள்ளன. பல களங்களில் இருந்து பயனர் விருப்பங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு பல பார்வை ஆழமான கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த மாதிரி ஒரு கலப்பு கூட்டு மற்றும் உள்ளடக்க அடிப்படையிலான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் பல பணிகளில் பரிந்துரைகளை மேம்படுத்துகிறது. உயிரியல் தகவலியல் ஒரு தன்னியக்க குறியீட்டாளர் ஏஎன்என் உயிரியல் தகவலியலில் பயன்படுத்தப்பட்டது, மரபணு ஆன்டாலஜி சிறுகுறிப்புகள் மற்றும் மரபணு-செயல்பாட்டு உறவுகளைக் கணிக்க. மருத்துவ தகவலியலில், அணியக்கூடிய பொருட்களின் தரவு மற்றும் மின்னணு சுகாதார பதிவு தரவுகளிலிருந்து சுகாதார சிக்கல்களின் கணிப்புகளின் அடிப்படையில் தூக்கத்தின் தரத்தை கணிக்க ஆழமான கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டது. மருத்துவ பட பகுப்பாய்வு ஆழமான கற்றல் புற்றுநோய் உயிரணு வகைப்பாடு, புண் கண்டறிதல், உறுப்பு பிரிவு மற்றும் பட மேம்பாடு போன்ற மருத்துவ பயன்பாட்டில் போட்டி முடிவுகளை உருவாக்குவதாகக் காட்டப்பட்டுள்ளது. நவீன ஆழமான கற்றல் கருவிகள் பல்வேறு நோய்களைக் கண்டறிவதில் அதிக துல்லியம் மற்றும் நோயறிதல் செயல்திறனை மேம்படுத்த நிபுணர்களால் அவற்றின் பயன்பாட்டின் உதவியை நிரூபிக்கின்றன. மொபைல் விளம்பரம் மொபைல் விளம்பரத்திற்கு பொருத்தமான மொபைல் பார்வையாளர்களைக் கண்டுபிடிப்பது எப்போதுமே சவாலானது, ஏனெனில் எந்தவொரு விளம்பர சேவையகத்தால் விளம்பர சேவையில் ஒரு இலக்கு பிரிவை உருவாக்கி பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு பல தரவு புள்ளிகளைக் கருத்தில் கொண்டு பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும். பெரிய, பல பரிமாண விளம்பர தரவுத்தொகுப்புகளை விளக்க ஆழமான கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இணைய விளம்பர சுழற்சியில் கோரிக்கை/சேவை/கிளிக் செய்யும் போது பல தரவு புள்ளிகள் சேகரிக்கப்படுகின்றன. இந்த தகவல் விளம்பரத் தேர்வை மேம்படுத்த இயந்திர கற்றலின் அடிப்படையை உருவாக்க முடியும். டினோயிசிங், சூப்பர் ரெசல்யூஷன், இன் பெயிண்டிங் மற்றும் ஃபிலிம் வண்ணமயமாக்கல் போன்ற தலைகீழ் சிக்கல்களுக்கு ஆழமான கற்றல் வெற்றிகரமாக பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த பயன்பாடுகளில் "பயனுள்ள பட மறுசீரமைப்புக்கான சுருக்க புலங்கள்" போன்ற கற்றல் முறைகள் அடங்கும், இது ஒரு பட தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சி அளிக்கிறது, மேலும் ஆழமான பட முன்னுரிமை, இது மறுசீரமைப்பு தேவைப்படும் படத்தில் பயிற்சி அளிக்கிறது. நிதி மோசடி கண்டறிதல், வரி ஏய்ப்பு கண்டறிதல் மற்றும் பணமோசடி தடுப்பு ஆகியவற்றில் ஆழமான கற்றல் வெற்றிகரமாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. இராணுவம் அமெரிக்க பாதுகாப்புத் துறை கண்காணிப்பு மூலம் புதிய பணிகளில் ரோபோக்களைப் பயிற்றுவிக்க ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தியது. பகுதி வேறுபாடு சமன்பாடுகள் இயற்பியல் தகவலறிந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தரவு இயக்கப்படும் முறையில் முன்னோக்கி மற்றும் தலைகீழ் சிக்கல்களில் பகுதி வேறுபாடு சமன்பாடுகளை தீர்க்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நேவியர்-ஸ்டோக்ஸ் சமன்பாடுகளால் நிர்வகிக்கப்படும் மறுசீரமைப்பு திரவ ஓட்டம் ஒரு எடுத்துக்காட்டு. இயற்பியல் தகவலறிந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு வழக்கமான சிஎஃப்டி முறைகள் நம்பியிருக்கும் பெரும்பாலும் விலையுயர்ந்த கண்ணி உருவாக்கம் தேவையில்லை. பட மறுசீரமைப்பு என்பது படம் தொடர்பான அளவீடுகளிலிருந்து அடிப்படை படங்களை மறுசீரமைப்பதாகும். ஸ்பெக்ட்ரல் இமேஜிங் மற்றும் அல்ட்ராசவுண்ட் இமேஜிங் போன்ற பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கான பகுப்பாய்வு முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஆழமான கற்றல் முறைகளின் சிறந்த மற்றும் சிறந்த செயல்திறனை பல படைப்புகள் காட்டின. எபிஜெனெடிக் கடிகாரம் என்பது ஒரு உயிர்வேதியியல் சோதனையாகும், இது வயதை அளவிட பயன்படுத்தப்படலாம். கால்கின் மற்றும் பலர். > 6,000 இரத்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி முன்னெப்போதும் இல்லாத துல்லியத்தின் எபிஜெனெடிக் வயதான கடிகாரத்தைப் பயிற்றுவிக்க ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தினார். கடிகாரம் 1000 சிபிஜி தளங்களிலிருந்து தகவல்களைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் ஆரோக்கியமான கட்டுப்பாடுகளை விட பழைய சில நிலைமைகளைக் கொண்டவர்களை முன்னறிவிக்கிறதுஃ ஐபிடி, ஃப்ரான்டோடெம்போரல் டிமென்ஷியா, கருப்பை புற்றுநோய், உடல் பருமன். வயதான கடிகாரம் 2021 ஆம் ஆண்டில் பொது பயன்பாட்டிற்காக இன்சிலிகோ மெடிசின் ஸ்பின்ஆஃப் நிறுவனமான டீப் லாங்குவிட்டி மூலம் வெளியிட திட்டமிடப்பட்டது. மனித அறிவாற்றல் மற்றும் மூளை வளர்ச்சியுடனான உறவு ஆழமான கற்றல் 1990 களின் முற்பகுதியில் அறிவாற்றல் நரம்பியல் விஞ்ஞானிகளால் முன்மொழியப்பட்ட மூளை வளர்ச்சியின் (குறிப்பாக, நியோகார்டிகல் வளர்ச்சி) கோட்பாடுகளின் ஒரு வகுப்புடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது. இந்த வளர்ச்சிக் கோட்பாடுகள் கணக்கீட்டு மாதிரிகளில் உடனடியாக நிரூபிக்கப்பட்டன, அவை ஆழமான கற்றல் முறைகளின் முன்னோடிகளாக இருந்தன. மூளையில் பல்வேறு முன்மொழியப்பட்ட கற்றல் இயக்கவியல் (எ. கா., நரம்பு வளர்ச்சி காரணியின் அலை) ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளில் பயன்படுத்தப்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு ஓரளவு ஒத்த சுய அமைப்பை ஆதரிக்கும் பண்பை இந்த வளர்ச்சி மாதிரிகள் பகிர்ந்து கொள்கின்றன. நியோகார்டெக்ஸைப் போலவே, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளும் அடுக்கு வடிப்பான்களின் படிநிலையைப் பயன்படுத்துகின்றன, இதில் ஒவ்வொரு அடுக்கும் முந்தைய அடுக்கிலிருந்து (அல்லது இயக்கச் சூழல்) தகவல்களைக் கருத்தில் கொண்டு, அதன் வெளியீட்டை (மற்றும் அசல் உள்ளீடு) மற்ற அடுக்குகளுக்கு அனுப்புகிறது. இந்த செயல்முறை டிரான்ஸ்யூசர்களின் சுய-ஒழுங்கமைக்கும் அடுக்கை வழங்குகிறது, அவை அவற்றின் இயக்க சூழலுக்கு நன்கு பொருந்துகின்றன. 1995 ஆம் ஆண்டு ஒரு விளக்கம் கூறியது, "குழந்தையின் மூளை ட்ரோபிக்-காரணிகள் என்று அழைக்கப்படும் அலைகளின் தாக்கத்தின் கீழ் தன்னை ஒழுங்கமைத்துக் கொண்டதாகத் தெரிகிறது. மூளையின் பல்வேறு பகுதிகள் தொடர்ச்சியாக இணைக்கப்படுகின்றன, திசுக்களின் ஒரு அடுக்கு மற்றொன்றுக்கு முன் முதிர்ச்சியடைகிறது, மேலும் முழு மூளையும் முதிர்ச்சியடையும் வரை". நரம்பியல் கண்ணோட்டத்தில் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் நம்பகத்தன்மையை ஆராய பல்வேறு அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. ஒருபுறம், அதன் செயலாக்க யதார்த்தவாதத்தை அதிகரிப்பதற்காக பின்னோக்கிய பிரச்சார வழிமுறையின் பல வகைகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. படிநிலை உற்பத்தி மாதிரிகள் மற்றும் ஆழமான நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஆழமான கற்றலின் மேற்பார்வை செய்யப்படாத வடிவங்கள் உயிரியல் யதார்த்தத்திற்கு நெருக்கமாக இருக்கலாம் என்று பிற ஆராய்ச்சியாளர்கள் வாதிட்டுள்ளனர். இந்த வகையில், ஜெனரேட்டிவ் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரிகள் பெருமூளை புறணி மாதிரி அடிப்படையிலான செயலாக்கம் பற்றிய நரம்பியல் உயிரியல் சான்றுகளுடன் தொடர்புடையவை. மனித மூளை அமைப்புக்கும் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளில் உள்ள நரம்பியல் குறியாக்கத்திற்கும் இடையிலான முறையான ஒப்பீடு இன்னும் நிறுவப்படவில்லை என்றாலும், பல ஒப்புமைகள் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, ஆழமான கற்றல் அலகுகளால் செய்யப்படும் கணக்கீடுகள் உண்மையான நரம்பணுக்கள் மற்றும் நரம்பியல் மக்கள்தொகையைப் போலவே இருக்கலாம். இதேபோல், ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளால் உருவாக்கப்பட்ட பிரதிநிதித்துவங்கள் ஒற்றை-அலகு மற்றும் மக்கள் தொகை மட்டங்களில் ப்ரைமேட் காட்சி அமைப்பில் அளவிடப்படுவதைப் போலவே உள்ளன. வணிக செயல்பாடு ஃபேஸ்புக்கின் AI ஆய்வகம் பதிவேற்றப்பட்ட படங்களை தானாகவே அவற்றில் உள்ளவர்களின் பெயர்களுடன் குறிச்சொல்லுவது போன்ற பணிகளைச் செய்கிறது. கூகிளின் டீப் மைண்ட் டெக்னாலஜிஸ் தரவு உள்ளீடாக பிக்சல்களை மட்டுமே பயன்படுத்தி அடாரி வீடியோ கேம்களை எவ்வாறு விளையாடுவது என்பதைக் கற்றுக் கொள்ளும் திறன் கொண்ட ஒரு அமைப்பை உருவாக்கியது. 2015 ஆம் ஆண்டில் அவர்கள் தங்கள் ஆல்பா கோ அமைப்பை நிரூபித்தனர், இது ஒரு தொழில்முறை கோ பிளேயரை வெல்லும் அளவுக்கு நன்றாக விளையாட்டைக் கற்றுக்கொண்டது. கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு 100 க்கும் மேற்பட்ட மொழிகளுக்கு இடையில் மொழிபெயர்க்க ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. 2017 ஆம் ஆண்டில், Covariant.ai தொடங்கப்பட்டது, இது ஆழ்ந்த கற்றலை தொழிற்சாலைகளில் ஒருங்கிணைப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. 2008 ஆம் ஆண்டு நிலவரப்படி, ஆஸ்டினில் உள்ள டெக்சாஸ் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்கள் (யுடி) ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பை உருவாக்கினர், இது மதிப்பீட்டு வலுவூட்டல் அல்லது டேமர் வழியாக ஒரு முகவருக்கு கைமுறையாக பயிற்சி அளிக்கிறது, இது ரோபோக்கள் அல்லது கணினி நிரல்களுக்கு ஒரு மனித பயிற்றுவிப்பாளருடன் தொடர்புகொள்வதன் மூலம் பணிகளை எவ்வாறு செய்வது என்பதை அறிய புதிய முறைகளை முன்மொழிந்தது. முதலில் டேமர் என உருவாக்கப்பட்டது, டீப் டேமர் என்ற புதிய வழிமுறை பின்னர் 2018 ஆம் ஆண்டில் அமெரிக்க இராணுவ ஆராய்ச்சி ஆய்வகம் (ஏ. ஆர். எல்) மற்றும் யூனியன் பிரதேச ஆராய்ச்சியாளர்களின் ஒத்துழைப்பின் போது அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. டீப் டேமர் ஒரு ரோபோவுக்கு கண்காணிப்பு மூலம் புதிய பணிகளைக் கற்கும் திறனை வழங்க ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தியது. டீப் டேமரைப் பயன்படுத்தி, ஒரு ரோபோ ஒரு மனித பயிற்சியாளருடன் ஒரு பணியைக் கற்றுக்கொண்டது, வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களைப் பார்த்தது அல்லது ஒரு மனிதனை நேரில் ஒரு பணியைச் செய்வதைக் கவனித்தது. ரோபோ பின்னர் பயிற்சியாளரின் சில பயிற்சியின் உதவியுடன் பணியைப் பயிற்சி செய்தது, அவர் "நல்ல வேலை" மற்றும் "மோசமான வேலை" போன்ற கருத்துக்களை வழங்கினார். ஆழமான கற்றல் விமர்சனம் மற்றும் கருத்து இரண்டையும் ஈர்த்துள்ளது, சில சந்தர்ப்பங்களில் கணினி அறிவியல் துறைக்கு வெளியே இருந்து. கோட்பாடு ஒரு முக்கிய விமர்சனம் சில முறைகளைச் சுற்றியுள்ள கோட்பாட்டின் பற்றாக்குறையைப் பற்றியது. மிகவும் பொதுவான ஆழமான கட்டமைப்புகளில் கற்றல் நன்கு புரிந்துகொள்ளப்பட்ட சாய்வு வம்சாவளியைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது. இருப்பினும், மாறுபட்ட வேறுபாடு போன்ற பிற வழிமுறைகளைச் சுற்றியுள்ள கோட்பாடு தெளிவாக இல்லை. (எ. கா., அது ஒன்றிணைக்கிறதா? அப்படியானால், எவ்வளவு வேகமாக? இது என்ன தோராயமாக உள்ளது?) ஆழமான கற்றல் முறைகள் பெரும்பாலும் ஒரு கருப்பு பெட்டியாகப் பார்க்கப்படுகின்றன, பெரும்பாலான உறுதிப்படுத்தல்கள் கோட்பாட்டளவில் அல்லாமல் அனுபவ ரீதியாக செய்யப்படுகின்றன. ஆழமான கற்றல் வலுவான செயற்கை நுண்ணறிவை உணர்ந்து கொள்வதற்கான ஒரு படியாக பார்க்கப்பட வேண்டும், அனைத்தையும் உள்ளடக்கிய தீர்வாக அல்ல என்று மற்றவர்கள் சுட்டிக்காட்டுகின்றனர். ஆழமான கற்றல் முறைகளின் சக்தி இருந்தபோதிலும், இந்த இலக்கை முழுமையாக அடைவதற்குத் தேவையான செயல்பாட்டை அவை இன்னும் கொண்டிருக்கவில்லை. ஆராய்ச்சி உளவியலாளர் கேரி மார்கஸ் குறிப்பிட்டார்ஃ யதார்த்தமாக, ஆழமான கற்றல் என்பது புத்திசாலித்தனமான இயந்திரங்களை உருவாக்குவதற்கான பெரிய சவாலின் ஒரு பகுதி மட்டுமே. இத்தகைய நுட்பங்கள் காரண உறவுகளைக் குறிக்கும் வழிகளைக் கொண்டிருக்கவில்லை (.) தர்க்கரீதியான அனுமானங்களைச் செய்வதற்கான வெளிப்படையான வழிகள் எதுவும் இல்லை, மேலும் அவை பொருள்கள் என்றால் என்ன, அவை எதற்காக, அவை பொதுவாக எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது போன்ற சுருக்க அறிவை ஒருங்கிணைப்பதில் இருந்து இன்னும் நீண்ட தூரம் உள்ளன. மிகவும் சக்திவாய்ந்த ஏ. ஐ. வாட்சன் (.) போன்ற அமைப்புகள் ஆழமான கற்றல் போன்ற நுட்பங்களை மிகவும் சிக்கலான நுட்பங்களின் தொகுப்பில் ஒரு உறுப்பாகப் பயன்படுத்துகின்றன, பேய்சியன் அனுமானத்தின் புள்ளிவிவர நுட்பத்திலிருந்து விலக்கு பகுத்தறிவு வரை. அறிவாற்றல் படிநிலையின் ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த மட்டங்களில் கலை உணர்திறன் உள்ளார்ந்ததாக இருக்கலாம் என்ற கருத்தை மேலும் குறிப்பிடுகையில், ஆழமான (20-30 அடுக்குகள்) நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் உள் நிலைகளின் கிராஃபிக் பிரதிநிதித்துவங்களின் வெளியிடப்பட்ட தொடர் அடிப்படையில் சீரற்ற தரவுகளுக்குள் பகுத்தறிவதற்கு முயற்சிக்கிறது அவை பயிற்சி பெற்ற படங்கள் ஒரு காட்சி முறையீட்டை நிரூபிக்கின்றனஃ அசல் ஆராய்ச்சி அறிவிப்பு 1,000 க்கும் மேற்பட்ட கருத்துகளைப் பெற்றது, மேலும் ஒரு காலத்தில் தி கார்டியனின் இணையதளத்தில் அடிக்கடி அணுகப்பட்ட கட்டுரையின் பொருளாக இருந்தது. சில ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் சிக்கலான நடத்தைகளை வெளிப்படுத்துகின்றன, அதாவது அடையாளம் காண முடியாத படங்களை சாதாரண படங்களின் பழக்கமான வகையைச் சேர்ந்தவை என்று நம்பிக்கையுடன் வகைப்படுத்துதல் (2014) மற்றும் சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்ட படங்களின் சிறிய குழப்பங்களை தவறாக வகைப்படுத்துதல் (2013). இந்த நடத்தைகள் அவற்றின் உள் பிரதிநிதித்துவங்களில் உள்ள வரம்புகள் காரணமாக இருப்பதாகவும், இந்த வரம்புகள் பன்முக பல-கூறு செயற்கை பொது நுண்ணறிவு (ஏஜிஐ) கட்டமைப்புகளில் ஒருங்கிணைப்பதைத் தடுக்கும் என்றும் கோர்ட்செல் கருதுகிறார். கவனிக்கப்பட்ட நிறுவனங்கள் மற்றும் நிகழ்வுகளின் பட-இலக்கண சிதைவுகளுக்கு ஒத்த நிலைகளை உள்நாட்டில் உருவாக்கும் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளால் இந்த சிக்கல்கள் தீர்க்கப்படலாம். பயிற்சி தரவுகளிலிருந்து ஒரு இலக்கணத்தை (காட்சி அல்லது மொழியியல்) கற்றுக்கொள்வது, இலக்கண உற்பத்தி விதிகளின் அடிப்படையில் கருத்துகளின் அடிப்படையில் செயல்படும் பொது அறிவு பகுத்தறிவுக்கு அமைப்பை கட்டுப்படுத்துவதற்கு சமமாக இருக்கும், மேலும் இது மனித மொழி கையகப்படுத்தல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) ஆகிய இரண்டின் அடிப்படை குறிக்கோளாகும். ஆய்வகத்திலிருந்து ஆழமான கற்றல் உலகிற்கு நகரும்போது, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஹேக்குகள் மற்றும் மோசடிகளால் பாதிக்கப்படக்கூடியவை என்பதை ஆராய்ச்சியும் அனுபவமும் காட்டுகின்றன. இந்த அமைப்புகள் செயல்பட பயன்படுத்தப்படும் வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலம், மனித பார்வையாளர்கள் அடையாளம் காண முடியாத ஒரு பொருத்தத்தை ஏஎன்என் கண்டுபிடிக்கும் வகையில் ஏஎன்என்களுக்கு உள்ளீடுகளை தாக்குபவர்கள் மாற்றியமைக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தாக்குபவர் ஒரு படத்தில் நுட்பமான மாற்றங்களைச் செய்யலாம், அதாவது படம் தேடல் இலக்கைப் போல ஒரு மனிதனைப் பார்க்கவில்லை என்றாலும் ஏஎன்என் ஒரு பொருத்தத்தைக் கண்டுபிடிக்கும். இத்தகைய கையாளுதல் ஒரு "விரோத தாக்குதல்" என்று அழைக்கப்படுகிறது. 2016 ஆம் ஆண்டில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஒரு ஏஎன்என்-ஐ சோதனை மற்றும் பிழை பாணியில் டாக்டர் படங்களுக்கு பயன்படுத்தினர், மற்றொருவரின் மைய புள்ளிகளை அடையாளம் கண்டு அதன் மூலம் ஏமாற்றும் படங்களை உருவாக்கினர். மாற்றியமைக்கப்பட்ட படங்கள் மனித கண்களிலிருந்து வேறுபட்டவை அல்ல. மற்றொரு குழு டாக்டர் செய்யப்பட்ட படங்களின் அச்சு வெளியீடுகள் பின்னர் புகைப்படம் எடுத்தது ஒரு பட வகைப்பாடு முறையை வெற்றிகரமாக ஏமாற்றியது என்பதைக் காட்டியது. ஒரு பாதுகாப்பு தலைகீழ் படத் தேடல் ஆகும், இதில் ஒரு போலி படம் டின்ஐ போன்ற ஒரு தளத்திற்கு சமர்ப்பிக்கப்படுகிறது, பின்னர் அதன் பிற நிகழ்வுகளைக் காணலாம். ஒரு சுத்திகரிப்பு என்பது படத்தின் சில பகுதிகளை மட்டுமே பயன்படுத்தி தேடுவது, அந்த துண்டு எடுக்கப்பட்ட படங்களை அடையாளம் காண. மற்றொரு குழு சில சைக்கடெலிக் கண்ணாடிகள் ஒரு முக அங்கீகார அமைப்பை முட்டாளாக்கி சாதாரண மக்கள் பிரபலங்கள் என்று நினைக்கும் வகையில் காட்டுகின்றன, இது ஒரு நபரை மற்றொரு நபராக ஆள்மாறாட்டம் செய்ய அனுமதிக்கிறது. 2017 ஆம் ஆண்டில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் அறிகுறிகளை நிறுத்த ஸ்டிக்கர்களைச் சேர்த்தனர், மேலும் ஒரு ஏஎன்என் அவற்றை தவறாக வகைப்படுத்த காரணமாக அமைந்தது. எவ்வாறாயினும், மோசடி முயற்சிகளைக் கண்டறிய ஏஎன்என்களுக்கு மேலும் பயிற்சி அளிக்கப்படலாம், இது ஏற்கனவே தீம்பொருள் பாதுகாப்புத் துறையை வரையறுக்கும் வகையைப் போன்ற ஆயுதப் பந்தயத்தில் தாக்குபவர்களையும் பாதுகாவலர்களையும் வழிநடத்தும். ஏஎன்என் அடிப்படையிலான தீம்பொருள் எதிர்ப்பு மென்பொருளைத் தோற்கடிக்க ஏஎன்என்-களுக்கு பயிற்சி அளிக்கப்பட்டுள்ளது, இது தீம்பொருளைக் கொண்டு ஒரு பாதுகாப்பை மீண்டும் மீண்டும் தாக்குகிறது, இது ஒரு மரபணு வழிமுறையால் தொடர்ந்து மாற்றப்பட்டது, இது தீம்பொருள் எதிர்ப்பு மென்பொருளை ஏமாற்றும் வரை இலக்கை சேதப்படுத்தும் திறனைத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது. 2016 ஆம் ஆண்டில், மற்றொரு குழு சில ஒலிகள் கூகிள் நவ் குரல் கட்டளை அமைப்பை ஒரு குறிப்பிட்ட வலை முகவரியைத் திறக்கச் செய்யலாம் என்பதை நிரூபித்தது, மேலும் இது "மேலும் தாக்குதல்களுக்கு ஒரு படிப்படியாக செயல்படக்கூடும் (எ. கா., ஒரு வலைப்பக்கத்தைத் திறப்பது இயக்கி மூலம் தீம்பொருளை ஹோஸ்ட் செய்கிறது)" என்று கருதுகிறது. "தரவு நச்சுத்தன்மையில்", தவறான தரவு தொடர்ந்து ஒரு இயந்திர கற்றல் அமைப்பின் பயிற்சி தொகுப்பிற்குள் கடத்தப்படுகிறது, அது தேர்ச்சி பெறுவதைத் தடுக்கிறது. தரவு சேகரிப்பு நெறிமுறைகள் பெரும்பாலான ஆழமான கற்றல் அமைப்புகள் மனிதர்களால் உருவாக்கப்பட்ட மற்றும்/அல்லது சிறுகுறிப்பு செய்யப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவை நம்பியுள்ளன. ஊடகத் தத்துவத்தில், குறைந்த கட்டண கிளிக்குவொர்க் மட்டுமல்ல (எ. கா. அமேசான் மெக்கானிக்கல் டர்க்கில்) இந்த நோக்கத்திற்காக தவறாமல் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஆனால் பெரும்பாலும் அங்கீகரிக்கப்படாத மனித மைக்ரோவொர்க்கின் மறைமுக வடிவங்களும் உள்ளன. தத்துவஞானி ரெய்னர் முல்ஹோஃப் பயிற்சி தரவை உருவாக்க மனித மைக்ரோவர்க்கின் ஐந்து வகையான "இயந்திர பிடிப்புகளை" வேறுபடுத்துகிறார்ஃ (1) கேமிஃபிகேஷன் (ஒரு விளையாட்டின் ஓட்டத்தில் சிறுகுறிப்பு அல்லது கணக்கீட்டு பணிகளை உட்பொதிப்பது), (2) "ட்ராப் மற்றும் டிராக்கிங்" (எ. கா. பட அங்கீகாரம் அல்லது கூகிள் தேடல் முடிவுகள் பக்கங்களில் கிளிக்-டிராக்கிங் செய்ய கேப்சாஸ்), (3) சமூக உந்துதல்களை சுரண்டுதல் (எ. கா. பெயரிடப்பட்ட முகப் படங்களைப் பெற ஃபேஸ்புக்கில் முகங்களைக் குறிச்சொல்லுதல்), (4) தகவல் சுரங்கம் (எ. கா. செயல்பாட்டு கண்காணிப்பாளர்கள்) மற்றும் (5) கிளிக் வொர்க் போன்ற அளவிடப்பட்ட சுய சாதனங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம். ஃபேஸ்புக்கின் முக அங்கீகார அமைப்பு போன்ற ஆழமான கற்றலின் பெரும்பாலான வணிக இறுதி-பயனர் பயன்பாடுகளில், ஒரு ஏஎன்என் பயிற்சி பெற்றவுடன் பயிற்சி தரவுகளின் தேவை நிறுத்தப்படாது என்று முல்ஹோஃப் வாதிடுகிறார். மாறாக, ஏஎன்என்-ஐ தொடர்ந்து அளவீடு செய்வதற்கும் புதுப்பிப்பதற்கும் மனிதனால் உருவாக்கப்பட்ட சரிபார்ப்பு தரவுகளுக்கான தேவை தொடர்ந்து உள்ளது. இந்த நோக்கத்திற்காக, ஒரு பயனர் ஒரு படத்தில் தானாக அடையாளம் காணப்பட்டவுடன், அவர்கள் ஒரு அறிவிப்பைப் பெறுவார்கள் என்ற அம்சத்தை பேஸ்புக் அறிமுகப்படுத்தியது. படத்தில் பகிரங்கமாக முத்திரை குத்தப்படுவதை அவர்கள் விரும்புகிறார்களா இல்லையா என்பதை அவர்கள் தேர்வு செய்யலாம், அல்லது படத்தில் அவர்கள் இல்லை என்று பேஸ்புக்கிடம் சொல்லலாம். இந்த பயனர் இடைமுகம் நெட்வொர்க்கை நிகழ்நேரத்தில் மேலும் பயிற்றுவிக்க "சரிபார்ப்பு தரவின் நிலையான ஸ்ட்ரீமை" உருவாக்குவதற்கான ஒரு பொறிமுறையாகும். முல்ஹோஃப் வாதிடுவது போல், பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவை உருவாக்க மனித பயனர்களின் ஈடுபாடு ஆழமான கற்றலின் பெரும்பாலான வணிக இறுதி-பயனர் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொதுவானது, அத்தகைய அமைப்புகள் "மனித உதவி செயற்கை நுண்ணறிவு" என்று குறிப்பிடப்படலாம். மேலும் காண்க செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடுகள் ஆழமான கற்றல் மென்பொருளின் ஒப்பீடு சுருக்கப்பட்ட உணர்திறன் வேறுபடுத்தக்கூடிய நிரலாக்க எக்கோ ஸ்டேட் நெட்வொர்க் செயற்கை நுண்ணறிவு திட்டங்களின் பட்டியல் திரவ நிலை இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திரம் இயந்திர