Изменения

[[Глубокое обучение|Глубокая сеть]] состоит из нескольких преобразований, где каждое преобразование организовано таким образом, что в начале преобразования каждый нейрон в одном слое получает свою копию всех выходных данных предыдущего слояпреобразования. Эта модель идеально подходит для определенных типов задач, например, обучение на ограниченном количестве более или менее неструктурированных параметров. Существует множество способов изменения настраиваемых параметров (весов) в такой модели, когда ей на вход поступают необработанные данные.