En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Oppsummer denne artikkelen i to setninger. Deep learning er en del av en bredere familie av maskinlæringsmetoder basert på kunstige nevrale nettverk med representasjonslæring. Læring kan være overvåket, semi-overvåket eller ikke-overvåket. [2]

Dyp-læringsarkitekturer som dype nevrale nettverk, dype tro-nettverk, dyp forsterkningslæring, gjentakende nevrale nettverk, konvolusjonelle nevrale nettverk og transformatorer har blitt brukt innen felt som datamaskinvisjon, talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, maskinoversettelse, bioinformatikk, legemiddeldesign, medisinsk bildeanalyse, klimavitenskap, materialeinspeksjon og brettspillprogrammer, der de har produsert resultater som er sammenlignbare med og i noen tilfeller overgår menneskelig ekspertytelse. [3] [4] [5]

Kunstige nevrale nettverk (ANN-er) ble inspirert av informasjonsbehandling og distribuerte kommunikasjonsnoder i biologiske systemer. ANN-er har forskjellige forskjeller fra biologiske hjerner. Spesielt har kunstige nevrale nettverk en tendens til å være statiske og symbolske, mens den biologiske hjernen til de fleste levende organismer er dynamisk (plastisk) og analog. [6] [7]

Adjektivet "dyp" i dyp læring refererer til bruken av flere lag i nettverket. Tidlig arbeid viste at en lineær perceptron ikke kan være en universell klassifisering, men at et nettverk med en ikke-polynomisk aktiveringsfunksjon med ett skjult lag av ubegrenset bredde kan. Dyp læring er en moderne variasjon som er opptatt av et ubegrenset antall lag av begrenset størrelse, som tillater praktisk anvendelse og optimalisert implementering, samtidig som den beholder teoretisk universalitet under milde forhold. I dyp læring er lagene også tillatt å være heterogene og å avvike sterkt fra biologisk informerte tilkoblingsmodeller, av hensyn til effektivitet, trenbarhet og forståelighet.
 [/INST]: Deep learning er en del av maskinlæring som involverer kunstige nevrale nettverk med flere lag, og har blitt vellykket brukt innen felt som datamaskinvisjon, naturlig språkbehandling og legemiddeldesign. Mens dyp-læringsarkitekturer er inspirert av biologiske nevrale nettverk, skiller de seg fra disse i sin statiske og symbolske natur, og deres bruk av flere lag med ikke-polynomiske aktiveringsfunksjoner.