Изменения
→История
* 2012 {{---}} Предложение дропаута Г. Хинтоном, А. Крижевски и И. Шутковичем<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Dropout_(neural_networks) Dropout, Wikipedia]</ref>. Дропаут (от англ. dropout) {{---}} метод регуляризации искусственных нейронных сетей, предназначен для предотвращения переобучения сети.
* 2012 {{---}} Нейронные сети побеждают в ImageNet Challenge<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet#ImageNet_Challenge ImageNet Challenge, Wikipedia]</ref>. Данное событие ознаменовало начало эры нейронных сетей и глубокого обучения.
* 2014 {{---}} Группа исследователей под руководством Зеппа Хохрейтера использовала глубокое обучение для определения токсичного воздействия лекарств и бытовых средств на окружающую среду. Данна работа была отмечена первым местом на соревновании "Tox21 Data Challenge"<ref>[https://tripod.nih.gov/tox21/challenge/leaderboard.jsp] Tox21 Data Challenge Winners</ref>.Начиная с 2012 года машинное обучение во* 2016 {{---многом фокусируется на глубоких сетях}} Программа для игры в го Google AlphaGo выиграла со счётом 4:1 у Ли Седоля, лучшего международного игрока в эту игру. Искусственный интеллект и машинное AlphaGo, разработанная DeepMind, использует глубокое обучение обычно упоминаются в контексте глубокого обученияс помощью многоуровневых нейронных сетей.
Глубокое обучение используется [[Глубокое обучение#Применения | во многих сферах]].
