Deep learning
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ "ಆಳವಾದ" ಎಂಬ ವಿಶೇಷಣವು ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪದರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದೇ ಇರಬಹುದು. ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳು, ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆಯ ಜಾಲಗಳು, ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳು, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಂತಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಹವಾಮಾನ ವಿಜ್ಞಾನ, ವಸ್ತು ತಪಾಸಣೆ ಮತ್ತು ಬೋರ್ಡ್ ಗೇಮ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವು ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮೀರಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿವೆ. ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು) ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಸಂವಹನ ಗ್ರಂಥಿಗಳಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು ಜೈವಿಕ ಮಿದುಳಿಗಿಂತ ವಿವಿಧ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸಾಂಕೇತಿಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜೀವಿಗಳ ಜೈವಿಕ ಮೆದುಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ (ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್) ಮತ್ತು ಸದೃಶವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗವಾಗಿದ್ದು, ಕಚ್ಚಾ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅನೇಕ ಪದರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕೆಳಗಿನ ಪದರಗಳು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಉನ್ನತ ಪದರಗಳು ಅಂಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಮುಖಗಳಂತಹ ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೆ "ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್" ಅಥವಾ ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಮೂಲದಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾಯಿಗಳ ಚಿತ್ರ) ಕಲಿತ ವಸ್ತುವಿಗೆ (ನಾಯಿಗಳು) "ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು". ಆದ್ದರಿಂದ, "ಆಳವಾದ" ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ "ಆಳವಾದ" ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೆ ಒಂದು ಮೂಲದಿಂದ ಅಂತಿಮ ಕಲಿತ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಲಿಕೆ. ಹೀಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮಿಶ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಃ ಒಂದು ಮೂಲದಿಂದ ಕಲಿತ ಅರೆ-ವಸ್ತುವಿಗೆ ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ನಂತರ ಮನುಷ್ಯನು ಕಲಿತ ಅರೆ-ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಅಂತಿಮ ಕಲಿತ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಂತಹ ಬಹು-ಪದರದ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅವು ಪ್ರೊಪೊಸಿಷನಲ್ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪದರವಾರು ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ಸುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆಯ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ತನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಅಮೂರ್ತ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ಕಚ್ಚಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಗಿರಬಹುದು; ಮೊದಲ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಪದರವು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಎರಡನೇ ಪದರವು ಅಂಚುಗಳ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಮೂರನೇ ಪದರವು ಮೂಗು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕನೇ ಪದರವು ಚಿತ್ರವು ಮುಖವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಇರಿಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಕೈ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ಪದರದ ಗಾತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಅಮೂರ್ತತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ" ಯಲ್ಲಿ "ಆಳವಾದ" ಎಂಬ ಪದವು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು (ಸಿಎಪಿ) ಹೊಂದಿವೆ. ಸಿಎಪಿ ಎಂಬುದು ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸರಪಳಿಯಾಗಿದೆ. ಸಿಎಪಿಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ, ಸಿಎಪಿಗಳ ಆಳವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಆಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಒಂದು (ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರವನ್ನು ಸಹ ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ). ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಂಕೇತವು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಪದರದ ಮೂಲಕ ಹರಡಬಹುದು, ಸಿಎಪಿ ಆಳವು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಅಪರಿಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡ ಆಳದ ಮಿತಿಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಆಳವಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ 2ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿಎಪಿ ಆಳವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ. ಆಳ 2 ರ ಸಿಎಪಿ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕೂ ಮೀರಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪದರಗಳು ಜಾಲಬಂಧದ ಕಾರ್ಯ ಅಂದಾಜು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳು (ಸಿಎಪಿ> 2) ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ದುರಾಸೆಯ ಪದರದಿಂದ ಪದರದ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಈ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಹೋಲುವ ಸಾಂದ್ರ ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪುನರುಕ್ತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪದರದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾಗಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಆಳವಾದ ರಚನೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ಜಾಲಗಳು. ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಮೇಯ ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯ ತೀರ್ಮಾನದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಮೇಯವು ಅಂದಾಜು ನಿರಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತ ಗಾತ್ರದ ಒಂದೇ ಗುಪ್ತ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. 1989ರಲ್ಲಿ, ಸಿಗ್ಮಾಯ್ಡ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಜಾರ್ಜ್ ಸೈಬೆಂಕೊ ಅವರು ಮೊದಲ ಪುರಾವೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು ಮತ್ತು 1991ರಲ್ಲಿ ಕರ್ಟ್ ಹಾರ್ನಿಕ್ ಅವರು ಬಹು-ಪದರದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದರು. ಕುನಿಹಿಕೋ ಫುಕುಶಿಮಾದ ಸರಿಪಡಿಸಿದ ರೇಖೀಯ ಘಟಕದಂತಹ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೂ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಮೇಯವು ಸೀಮಿತ ಅಗಲದ ಜಾಲಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಆದರೆ ಆಳವನ್ನು ಬೆಳೆಯಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೂ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಆರ್ಇಎಲ್ಯು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲದ ಅಗಲವು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಯಾಮಕ್ಕಿಂತ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಜಾಲವು ಯಾವುದೇ ಲೆಬ್ಸ್ಗು ಸಮಗ್ರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು; ಅಗಲವು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಯಾಮಕ್ಕೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಂದಾಜು ಅಲ್ಲ. ಸಂಭಾವ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಬಂದಿದೆ. ಇದು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಚಿತ ವಿತರಣಾ ಕಾರ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಡ್ರಾಪ್ಔಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಸಂಭಾವ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್, ವಿಡ್ರೋ ಮತ್ತು ನರೇಂದ್ರ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಬಿಷಪ್ ಅವರಂತಹ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರು. ಎರಡು ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿವೆಃ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಎಫ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ರಿಕರೆಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು). ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಪರ್ಕ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಎಫ್. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. 1920 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ವಿಲ್ಹೆಲ್ಮ್ ಲೆನ್ಜ್ ಮತ್ತು ಅರ್ನ್ಸ್ಟ್ ಐಸಿಂಗ್ ಅವರು ಐಸಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದರು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದರು, ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ನರಕೋಶದಂತಹ ಮಿತಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲದ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದೆ. 1972ರಲ್ಲಿ, ಶೂನಿಚಿ ಅಮಾರಿ ಈ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದರು. ಅವರ ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ಕಲಿಕೆಯನ್ನು 1982ರಲ್ಲಿ ಜಾನ್ ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಅವರು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರು. ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿವೆ. ಫ್ರಾಂಕ್ ರೋಸೆನ್ಬ್ಲಾಟ್ ಇಂದಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧಿಸಿದರು ಎಂದು ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಟ್ಯಾಪರ್ಟ್ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ರೋಸೆನ್ಬ್ಲಾಟ್ ಅವರ 1962 ರ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ಇದು 3 ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಪದರದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (ಎಂಎಲ್ಪಿ) ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತುಃ ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗುಪ್ತ ಪದರವು ಕಲಿಯಲಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರವು ಮಾತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ನಂತರ ತೀವ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಯಂತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ, ಆಳವಾದ, ಪೂರಕ, ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಕಾರ್ಯನಿರತ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 1967 ರಲ್ಲಿ ಅಲೆಕ್ಸಿ ಇವಾಖ್ನೆಂಕೊ ಮತ್ತು ಲಾಪಾ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. 1971ರ ಒಂದು ಪ್ರಬಂಧವು ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಗುಂಪು ವಿಧಾನದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಎಂಟು ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಳವಾದ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ನಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮೊದಲ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಅನ್ನು 1967 ರಲ್ಲಿ ಶೂನಿಚಿ ಅಮಾರಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಅಮಾರಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸೈಟೋ ನಡೆಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಐದು ಪದರಗಳ ಎಂ. ಎಲ್. ಪಿ. ಯು ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದ ಮಾದರಿಯ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿತಿತು. 1987 ರಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಥ್ಯೂ ಬ್ರಾಂಡ್, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಇನ್ಪುಟ್/ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಪವಲ್ಲದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಆಳದ ತರ್ಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿಶಾಲವಾದ 12-ಪದರದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದರು, ಆದರೆ ಸಮಕಾಲೀನ ಯಂತ್ರಾಂಶದ (ಸಬ್-ಮೆಗಾಫ್ಲಾಪ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು) ತರಬೇತಿ ಸಮಯವು ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಪದರಕ್ಕೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಹ್ಯಾಶ್ ಆಗಿ ಸ್ಥಿರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆರಂಭಿಕ ಪದರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದರು. ಬದಲಿಗೆ, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿನ ನಂತರದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಬಲ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿವೆ. 1970ರಲ್ಲಿ, ಸೆಪ್ಪೋ ಲಿನ್ನೈನ್ಮಾವು ಸಮೂಹದ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಲಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭೇದದ ರಿವರ್ಸ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. ಇದನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪೇಗೇಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು. ಇದು 1673 ರಲ್ಲಿ ಗಾಟ್ಫ್ರೈಡ್ ವಿಲ್ಹೆಲ್ಮ್ ಲೆಬ್ನಿಜ್ ಅವರು ಭೇದಿಸಬಹುದಾದ ನೋಡ್ಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಪಡೆದ ಸರಪಳಿ ನಿಯಮದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. "ಬ್ಯಾಕ್-ಪ್ರೊಪ್ಯಾಗೇಟಿಂಗ್ ಎರ್ರರ್ಸ್" ಎಂಬ ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ 1962 ರಲ್ಲಿ ರೋಸೆನ್ಬ್ಲಾಟ್ ಅವರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಹೆನ್ರಿ ಜೆ. ಕೆಲ್ಲಿ ಅವರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ 1960 ರಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್-ಪ್ರೊಪ್ಯಾಗೇಷನ್ನ ನಿರಂತರ ಪೂರ್ವಸೂಚಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. 1982 ರಲ್ಲಿ, ಪಾಲ್ ವೆರ್ಬೋಸ್ ಎಂಎಲ್ಪಿಗಳಿಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪೇಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು, ಅದು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿದೆ. 1985ರಲ್ಲಿ, ಡೇವಿಡ್ ಇ. ರುಮೆಲ್ಹಾರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಈ ತಂತ್ರದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು 1980 ರಲ್ಲಿ ಕುನಿಹಿಕೋ ಫುಕುಶಿಮಾ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ನಿಯೋಕಾಗ್ನಿಟ್ರಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. 1969 ರಲ್ಲಿ, ಅವರು ಆರ್ಇಎಲ್ಯು (ರೆಕ್ಟಿಫಾಯ್ಡ್ ಲೀನಿಯರ್ ಯುನಿಟ್) ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ರೆಕ್ಟಿಫೈಯರ್ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು 1986 ರಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ರಿನಾ ಡೆಚ್ಟರ್ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು 2000 ರಲ್ಲಿ ಇಗೊರ್ ಐಜೆನ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಬೂಲಿಯನ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. 1988ರಲ್ಲಿ, ವೀ ಝಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ (ಚಿತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರದ ನಡುವಿನ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಇಂಟರ್ಕನೆಕ್ಷನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಳೀಕೃತ ನಿಯೋಕಾಗ್ನಿಟ್ರಾನ್) ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಿ. ಎನ್. ಎನ್. ನ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನೂ ಅವರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. 1989ರಲ್ಲಿ, ಯಾನ್ ಲೆಕನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಮೇಲ್ನಲ್ಲಿ ಕೈಬರಹದ ಜಿಪ್ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಸಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಯಿತು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ತರಬೇತಿಗೆ 3 ದಿನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ತರುವಾಯ, ವೀ ಝಾಂಗ್, ಮತ್ತು ಇತರರು. ಕೊನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು 1991 ರಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಸ್ತುವಿನ ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು 1994 ರಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಮೊಗ್ರಾಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು. ಲೆನೆಟ್-5 (1998), ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಯಾನ್ ಲೆಕನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಬರೆದ 7-ಹಂತದ ಸಿಎನ್ಎನ್, 32x32 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಚೆಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೈಯಿಂದ ಬರೆಯಲಾದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹಲವಾರು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. 1980ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ದೀರ್ಘ ಸಾಲದ ನಿಯೋಜನೆಯ ಹಾದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪೇಗೇಷನ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಜುರ್ಗೆನ್ ಷ್ಮಿಧುಬರ್ (1992) ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಇದು ಅನೇಕ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ಸಮಯದ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೆಳಭಾಗದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಅನುಕೂಲ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಚಂಕರ್ ಜಾಲವನ್ನು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಜಾಲವಾಗಿ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ಆಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು. 1993 ರಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಚಂಕರ್ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿತು, ಅದರ ಆಳವು 1000 ಅನ್ನು ಮೀರಿದೆ. 1992ರಲ್ಲಿ, ಜುರ್ಗೆನ್ ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಅವರು ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾದದ್ದನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು, ಇದನ್ನು ಈಗ ರೇಖೀಯ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅಥವಾ ರೇಖೀಯ ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ಹೊಂದಿರುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ). ಇದು ಗಮನದ ಆಂತರಿಕ ಸ್ಪಾಟ್ಲೈಟ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆಃ ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಎಫ್. ಆರ್. ಓ. ಎಂ ಮತ್ತು ಟಿ. ಓ. ಗಳ (ಇವುಗಳನ್ನು ಈಗ ಸ್ವಯಂ-ಗಮನಕ್ಕೆ ಕೀ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಹೊರಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೂಲಕ ಮತ್ತೊಂದು ನರ ಜಾಲದ ವೇಗದ ತೂಕವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನರ ಜಾಲವು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ನಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ವೇಗದ ತೂಕದ ಗಮನ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ಆಶಿಶ್ ವಾಸ್ವಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ಅಲ್. ಅವರ 2017 ರ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ "ಅಟೆನ್ಷನ್ ಈಸ್ ಆಲ್ ಯು ನೀಡ್". ಇದು ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಆಪರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿವೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ, ಜಿಪಿಟಿ-4 ಮತ್ತು ಬಿಇಆರ್ಟಿಯಂತಹ ಅನೇಕ ಆಧುನಿಕ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 1991 ರಲ್ಲಿ, ಜುರ್ಗೆನ್ ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಅವರು ಶೂನ್ಯ-ಮೊತ್ತದ ಆಟದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಪ್ರತಿಕೂಲ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಜಾಲಬಂಧದ ಲಾಭವು ಇತರ ಜಾಲಬಂಧದ ನಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲ ಜಾಲವು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಜಾಲವು ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು "ಕೃತಕ ಕುತೂಹಲ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು. 2014 ರಲ್ಲಿ, ಈ ತತ್ವವನ್ನು ಇಯಾನ್ ಗುಡ್ಫೆಲೋ ಮತ್ತು ಇತರರು ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಜಾಲದಲ್ಲಿ (ಜಿಎಎನ್) ಬಳಸಿದರು. ಇಲ್ಲಿ ಪರಿಸರೀಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಮೊದಲ ಜಾಲಬಂಧದ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 1 ಅಥವಾ 0 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಡೀಪ್ಫೇಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಟೆರೊ ಕರ್ರಾಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಪ್ರೋಗ್ರೆಸ್ಸಿವ್ ಜಿಎಎನ್ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಎನ್ವಿಡಿಯಾದ ಸ್ಟೈಲ್ಗನ್ (2018) ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಚಿತ್ರ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಅಲ್. ಇಲ್ಲಿ ಜಿಎಎನ್ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಪಿರಮಿಡ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣದಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೆಪ್ ಹೋಚ್ರೈಟರ್ ಅವರ ಡಿಪ್ಲೊಮಾ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು (1991) ಅವರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕ ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಅವರು "ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಕರೆದರು. ಇದು ನ್ಯೂರಲ್ ಹಿಸ್ಟರಿ ಸಂಕೋಚಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೊಕ್ರೈಟರ್ ಮರುಕಳಿಸುವ ಉಳಿದ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಇದು 1997 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ (ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ) ಎಂಬ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯ ಹಂತಗಳ ಹಿಂದೆ ಸಂಭವಿಸಿದ ಘಟನೆಗಳ ನೆನಪುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದೀರ್ಘ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ ಮಾರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ "ಅತ್ಯಂತ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ" ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. 1999ರಲ್ಲಿ ಫೆಲಿಕ್ಸ್ ಗೆರ್ಸ್, ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಮತ್ತು ಫ್ರೆಡ್ ಕಮ್ಮಿನ್ಸ್ ಅವರು ಫರ್ಗೆಟ್ ಗೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ "ವೆನಿಲ್ಲಾ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ" ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ 20ನೇ ಶತಮಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. 2015 ರಲ್ಲಿ, ರೂಪೇಶ್ ಕುಮಾರ್ ಶ್ರೀವಾಸ್ತವ, ಕ್ಲಾಸ್ ಗ್ರೆಫ್ ಮತ್ತು ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಅವರು ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಹೆದ್ದಾರಿ ಜಾಲವನ್ನು ರಚಿಸಿದರು, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ನೂರಾರು ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. 7 ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ಕೈಮಿಂಗ್ ಹಿ, ಕ್ಸಿಯಾಂಗ್ಯು ಜಾಂಗ್; ಶಾಕ್ವಿಂಗ್ ರೆನ್ ಮತ್ತು ಜಿಯಾನ್ ಸನ್ ಅವರು ರೆಸಿಡ್ಯುವಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂಬ ಓಪನ್-ಗೇಟೆಡ್ ಅಥವಾ ಗೇಟ್ ರಹಿತ ಹೆದ್ದಾರಿ ಜಾಲದ ರೂಪಾಂತರದೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ 2015 ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಗೆದ್ದರು. ಇದು 21ನೇ ಶತಮಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. 1994 ರಲ್ಲಿ, ಆಂಡ್ರೆ ಡಿ ಕಾರ್ವಾಲ್ಹೋ, ಮೈಕ್ ಫೇರ್ಹರ್ಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡೇವಿಡ್ ಬಿಸ್ಸೆಟ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ, ಬಹು-ಪದರದ ಬೂಲಿಯನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು, ಇದನ್ನು ತೂಕವಿಲ್ಲದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು 3-ಪದರಗಳ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ (ಎಸ್ಒಎಫ್ಟಿ) ನಂತರ ಬಹು-ಪದರದ ವರ್ಗೀಕರಣ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ (ಜಿಎಸ್ಎನ್), ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಘಟಕದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದರವು ಹಿಂದಿನ ಪದರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯೊಂದಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. 1995ರಲ್ಲಿ, ಬ್ರೆಂಡನ್ ಫ್ರೇ, ಪೀಟರ್ ದಯಾನ್ ಮತ್ತು ಹಿಂಟನ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವೇಕ್-ಸ್ಲೀಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ನೂರಾರು ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜಾಲಬಂಧಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು (ಎರಡು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ) ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದರು. 1997 ರಿಂದ, ಸ್ವೆನ್ ಬೆಹ್ನ್ಕೆ ನ್ಯೂರಲ್ ಅಬ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಪಿರಮಿಡ್ನಲ್ಲಿ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಲ್ಯಾಟರಲ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಂದ ವಿಸ್ತರಿಸಿದರು, ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು. ಗ್ಯಾಬರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳ (ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಗಳು)ಂತಹ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕರಕುಶಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳು 1990 ಮತ್ತು 2000 ರ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದವು, ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದ (ಎ. ಎನ್. ಎನ್.) ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಮೆದುಳು ತನ್ನ ಜೈವಿಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಂತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳ ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಜಾಲಗಳು) ಎರಡನ್ನೂ ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಏಕರೂಪವಲ್ಲದ ಆಂತರಿಕ-ಕರಕುಶಲ ಗಾಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿ/ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿ (ಜಿಎಂಎಂ-ಎಚ್ಎಂಎಂ) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಾರತಮ್ಯದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಎಂದಿಗೂ ಮೀರಿಸಲಿಲ್ಲ. ನರಗಳ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕ್ಷೀಣಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ರಚನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ರಮುಖ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತೊಂದರೆಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿತ್ತು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ನರ ಜಾಲಗಳಿಂದ ದೂರ ಸರಿದರು. 1990ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಎಸ್. ಆರ್. ಐ. ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿನಾಯಿತಿಯಿತ್ತು. ಯು. ಎಸ್. ಸರ್ಕಾರದ ಎನ್. ಎಸ್. ಎ ಮತ್ತು ಡಿ. ಎ. ಆರ್. ಪಿ. ಎ. ಯಿಂದ ಧನಸಹಾಯ ಪಡೆದ ಎಸ್. ಆರ್. ಐ. ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಕರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿತು. ಲ್ಯಾರಿ ಹೆಕ್ ನೇತೃತ್ವದ ಸ್ಪೀಕರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂಡವು 1998 ರ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಸ್ಪೀಕರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ. ಎಸ್ಆರ್ಐ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ನಂತರ ನುಯಾನ್ಸ್ ವೆರಿಫೈಯರ್ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಿಂತ "ಕಚ್ಚಾ" ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ತತ್ವವನ್ನು 1990 ರ ದಶಕದ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ "ಕಚ್ಚಾ" ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಅಥವಾ ರೇಖೀಯ ಫಿಲ್ಟರ್-ಬ್ಯಾಂಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಗಳಿಂದ ಸ್ಥಿರ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೆಲ್-ಸೆಪ್ಸ್ಟ್ರಾಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾತಿನ ಕಚ್ಚಾ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ತರಂಗರೂಪಗಳು, ನಂತರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ವಹಿಸಿಕೊಂಡಿತು. 2003ರಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. 2006ರಲ್ಲಿ, ಅಲೆಕ್ಸ್ ಗ್ರೇವ್ಸ್, ಸ್ಯಾಂಟಿಯಾಗೊ ಫರ್ನಾಂಡೀಸ್, ಫಾಸ್ಟಿನೊ ಗೊಮೆಜ್ ಮತ್ತು ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಇದನ್ನು ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳ ರಾಶಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ (ಸಿಟಿಸಿ) ಸಂಯೋಜಿಸಿದರು. 2015 ರಲ್ಲಿ, ಗೂಗಲ್ನ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಿಟಿಸಿ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಮೂಲಕ ಶೇಕಡಾ 49 ರಷ್ಟು ನಾಟಕೀಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿತು, ಇದನ್ನು ಅವರು ಗೂಗಲ್ ವಾಯ್ಸ್ ಸರ್ಚ್ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯಗೊಳಿಸಿದರು. ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವು 2000 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಯಾನ್ ಲೆಕನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಯು. ಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಚೆಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು 10 ರಿಂದ 20 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದವು. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನ್ವಯಗಳು 2010 ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾದವು. 2006ರಲ್ಲಿ, ಜೆಫ್ ಹಿಂಟನ್, ರುಸ್ಲಾನ್ ಸಲಖುಡ್ಡಿನೋವ್, ಒಸಿಂಡ್ರೊ ಮತ್ತು ಟೆಹ್ ಅವರ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು, ಪ್ರತಿ ಪದರವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ, ನಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಬಳಸಿ ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸಿ, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪದರವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದೆಂದು ತೋರಿಸಿದವು. ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆಯ ಬಲೆಗಳ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿವೆ. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕುರಿತಾದ 2009ರ ಎನ್ಐಪಿಎಸ್ ಕಾರ್ಯಾಗಾರವು ಭಾಷಣದ ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ಮಿತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾದ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಡಿಎನ್ಎನ್) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಬಹುದು. ಡೀಪ್ ಟ್ರಸ್ಟ್ ನೆಟ್ಗಳ (ಡಿಬಿಎನ್) ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ನರ ಜಾಲಗಳ ಪ್ರಮುಖ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೊಡ್ಡ, ಸಂದರ್ಭ-ಅವಲಂಬಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನೇರವಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದರಿಂದ ದೋಷ ದರಗಳು ಆಗಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಾಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿ (ಜಿ. ಎಂ. ಎಂ.)/ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿ (ಎಚ್. ಎಂ. ಎಂ.) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. ಎರಡು ರೀತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ದೋಷಗಳ ಸ್ವರೂಪವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ರನ್-ಟೈಮ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜಿಎಂಎಂ (ಮತ್ತು ಇತರ ಉತ್ಪಾದಕ ಭಾಷಣ ಮಾದರಿಗಳು) ಮತ್ತು ಡಿಎನ್ಎನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾದ 2009-2010 ಸುತ್ತಲಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಿತು. ಆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟಿವ್ ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ (ದೋಷ ದರದಲ್ಲಿ 1.5% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ) ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. 2010 ರಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭ-ಅವಲಂಬಿತ ಎಚ್ಎಂಎಂ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡಿಎನ್ಎನ್ನ ದೊಡ್ಡ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಟಿಐಎಂಐಟಿಯಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದಕೋಶ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದರು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಎಎಸ್ಆರ್) ಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಟಿಐಎಂಐಟಿ (ಎಎಸ್ಆರ್) ಮತ್ತು ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ (ಇಮೇಜ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್) ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಶಬ್ದಕೋಶದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಎಎಸ್ಆರ್ಗಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (ಸಿಎನ್ಎನ್) ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂಗಾಗಿ ಸಿಟಿಸಿ ಆಕ್ರಮಿಸಿತು. ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತಾರೆ. ಯಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ. 2009 ರಲ್ಲಿ, ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ "ಬಿಗ್ ಬ್ಯಾಂಗ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿತ್ತು, "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ (ಜಿಪಿಯು) ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು". ಆ ವರ್ಷ, ಜಿಪಿಯುಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವೇಗವನ್ನು ಸುಮಾರು 100 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಎನ್ಜಿ ನಿರ್ಧರಿಸಿದರು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್/ವೆಕ್ಟರ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಜಿಪಿಯುಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಜಿಪಿಯುಗಳು ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ತೀವ್ರತೆಯ ಕ್ರಮಗಳಿಂದ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ವಾರಗಳಿಂದ ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮರ್ಥ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಾಂತಿ 2000 ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. 2009 ರಲ್ಲಿ, ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆಯು (ಅಲೆಕ್ಸ್ ಗ್ರೇವ್ಸ್, ಸ್ಯಾಂಟಿಯಾಗೊ ಫರ್ನಾಂಡೀಸ್, ಫಾಸ್ಟಿನೋ ಗೊಮೆಜ್, ಮತ್ತು ಜುರ್ಗೆನ್ ಷ್ಮಿಧುಬರ್, 2006) ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದ ಮೊದಲ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕೈಬರಹದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. ಗೂಗಲ್ ನಂತರ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ನಲ್ಲಿ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಿಟಿಸಿ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿತು. 2011 ರಿಂದ 2012 ರವರೆಗೆ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಲಾಯಿತು. ಹಿನ್ನೋಟದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ದಶಕಗಳಿಂದಲೂ ಇದ್ದರೂ, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಎನ್ಎನ್ಗಳ ಜಿಪಿಯು ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಲು ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳ ವೇಗವಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. 2011 ರಲ್ಲಿ, ಡ್ಯಾನ್ ಸಿರೆಸನ್, ಉಲಿ ಮೀಯರ್, ಜೊನಾಥನ್ ಮಾಸ್ಸಿ, ಲುಕಾ ಮಾರಿಯಾ ಗ್ಯಾಂಬರ್ಡೆಲ್ಲಾ ಮತ್ತು ಜುರ್ಗೆನ್ ಷ್ಮಿಧುಬರ್ ಅವರ ಡ್ಯಾನ್ನೆಟ್ ದೃಶ್ಯ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಅತಿಮಾನುಷ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿತು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು 3 ಅಂಶಗಳಿಂದ ಮೀರಿಸಿತು. 2011 ರಲ್ಲಿ, ಡ್ಯಾನೆಟ್ ಐ. ಸಿ. ಡಿ. ಎ. ಆರ್ ಚೀನೀ ಕೈಬರಹ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು, ಮತ್ತು ಮೇ 2012 ರಲ್ಲಿ, ಇದು ಐ. ಎಸ್. ಬಿ. ಐ ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. 2011 ರವರೆಗೆ, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮ್ಮೇಳನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಜೂನ್ 2012 ರಲ್ಲಿ, ಸಿರೆಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಬರೆದ ಲೇಖನ. ಪ್ರಮುಖ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಸಿ. ವಿ. ಪಿ. ಆರ್ ಜಿಪಿಯುನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ-ಪೂಲಿಂಗ್ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಅನೇಕ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾನದಂಡ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿತು. ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2012 ರಲ್ಲಿ, ಡ್ಯಾನ್ನೆಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಐ. ಸಿ. ಪಿ. ಆರ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಅದೇ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಎಂಐಸಿಸಿಎಐ ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಚಾಲೆಂಜ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2012 ರಲ್ಲಿ, ಅಲೆಕ್ಸ್ ಕ್ರಿಝೆವ್ಸ್ಕಿ, ಇಲ್ಯಾ ಸುಟ್ಸ್ಕೆವರ್ ಮತ್ತು ಜೆಫ್ರಿ ಹಿಂಟನ್ ಅವರ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಆಳವಿಲ್ಲದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂತರದಿಂದ ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. ಕರೆನ್ ಸಿಮೋನಿಯನ್ ಮತ್ತು ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಜಿಸರ್ಮನ್ ಅವರ ವಿಜಿಜಿ-16 ಜಾಲವು ದೋಷ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ 2014 ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಂತರ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು (ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು) ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿ. 2012ರಲ್ಲಿ, ಜಾರ್ಜ್ ಇ. ಡಹ್ಲ್ ನೇತೃತ್ವದ ತಂಡವು ಒಂದು ಔಷಧದ ಜೈವಿಕ ಆಣ್ವಿಕ ಗುರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಲ್ಟಿ-ಟಾಸ್ಕ್ ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "ಮೆರ್ಕ್ ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಚಾಲೆಂಜ್" ಅನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. 2014 ರಲ್ಲಿ, ಸೆಪ್ ಹೋಚ್ರೈಟರ್ ಅವರ ಗುಂಪು ಪೋಷಕಾಂಶಗಳು, ಗೃಹ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಸರ ರಾಸಾಯನಿಕಗಳ ಉದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ವಿಷಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಎನ್ಐಎಚ್, ಎಫ್ಡಿಎ ಮತ್ತು ಎನ್ಸಿಎಟಿಎಸ್ನ "ಟಾಕ್ಸ್ 21 ಡೇಟಾ ಚಾಲೆಂಜ್" ಅನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. 2016ರಲ್ಲಿ, ರೋಜರ್ ಪಾರ್ಲೋಫ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಾಂತಿ" ಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮಾರ್ಚ್ 2019 ರಲ್ಲಿ, ಯೋಶುವಾ ಬೆಂಗಿಯೋ, ಜೆಫ್ರಿ ಹಿಂಟನ್ ಮತ್ತು ಯಾನ್ ಲೆಕನ್ ಅವರಿಗೆ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು. ನರ ಜಾಲಗಳು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು) ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮಿದುಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಗಣಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ (ಕ್ರಮೇಣ ತಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ). ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅವರು "ಬೆಕ್ಕು" ಅಥವಾ "ಬೆಕ್ಕು ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಇತರ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಎಎನ್ಎನ್ ಕೃತಕ ನರಕೋಶಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, (ಜೈವಿಕ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ). ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಪರ್ಕವು (ಸಿನಾಪ್ಸ್) ಮತ್ತೊಂದು ನ್ಯೂರಾನ್ಗೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ರವಾನಿಸಬಹುದು. ಸ್ವೀಕರಿಸುವ (ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್) ನರಕೋಶವು ಸಿಗ್ನಲ್ (ಗಳನ್ನು) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಕೆಳಮುಖ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸಬಹುದು. ನರಕೋಶಗಳು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವೆ. ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿಯಂತೆ ಬದಲಾಗುವ ತೂಕವನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಂಕೇತದ ಬಲವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಪದರಗಳು ತಮ್ಮ ಒಳಹರಿವಿನ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂಕೇತಗಳು ಮೊದಲ (ಇನ್ಪುಟ್) ನಿಂದ ಕೊನೆಯ (ಔಟ್ಪುಟ್) ಪದರಕ್ಕೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತವೆ, ಬಹುಶಃ ಪದರಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಹಾದುಹೋದ ನಂತರ. ನರ ಜಾಲದ ವಿಧಾನದ ಮೂಲ ಗುರಿಯು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಂತೆಯೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಾಗಿತ್ತು. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನಸಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪೇಗೇಷನ್ನಂತಹ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಜಾಲವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಬೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳನ್ನು ಆಡುವುದು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. 2017 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ನರ ಜಾಲಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಾವಿರದಿಂದ ಕೆಲವು ದಶಲಕ್ಷ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವರ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೀರಿದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲವು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ "ಗೋ" ಆಡುವುದು). ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಡಿಎನ್ಎನ್) ಎಂಬುದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರಗಳ ನಡುವೆ ಅನೇಕ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಎನ್ಎನ್) ಆಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನರ ಜಾಲಗಳಿವೆ ಆದರೆ ಅವು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆಃ ನರಕೋಶಗಳು, ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು, ತೂಕಗಳು, ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು. ಈ ಘಟಕಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಯಾವುದೇ ಎಂಎಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಂತೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾಯಿ ತಳಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಹೋಗಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ನಾಯಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಳಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಯಾವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಯ ಮೇಲೆ, ಇತ್ಯಾದಿ). ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗಣಿತದ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಪದರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡಿಎನ್ಎನ್ ಅನೇಕ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು "ಡೀಪ್" ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಲ್ಲವು. ಡಿ. ಎನ್. ಎನ್. ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವನ್ನು ಆದಿಮಗಳ ಪದರದ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರಗಳು ಕೆಳ ಪದರಗಳಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಅದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆಳವಿಲ್ಲದ ಜಾಲಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಳವಿಲ್ಲದ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ವಿರಳವಾದ ಬಹುವಿಧದ ಬಹುಪದಗಳನ್ನು ಡಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಸುಲಭ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳ ಅನೇಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ಒಂದೇ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡದ ಹೊರತು, ಅನೇಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಜಾಲಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರದಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರಕ್ಕೆ ಲೂಪ್ ಮಾಡದೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಡಿಎನ್ಎನ್ ವರ್ಚುವಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಥವಾ "ತೂಕಗಳನ್ನು" ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ತೂಕ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಲಬಂಧವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ಗಣಿತದ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವವರೆಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಹರಿಯಬಹುದಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು (ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು) ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆಯು ಈ ಬಳಕೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (ಸಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಎಎಸ್ಆರ್) ಗಾಗಿ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ಸಹ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸವಾಲುಗಳು ಎ. ಎನ್. ಎನ್ಗಳಂತೆಯೇ, ನಿಷ್ಕಪಟವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡಿ. ಎನ್. ಎನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೆಂದರೆ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ ಸಮಯ. ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇವಾಖ್ನೆಂಕೊನ ಘಟಕ ಕತ್ತರಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತೂಕದ ಕೊಳೆತ (-ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಅಥವಾ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ (-ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ನಂತಹ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಡ್ರಾಪ್ ಔಟ್ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಪರೂಪದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವ ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸುವಂತಹ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಣ್ಣ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಗಾತ್ರ (ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪದರಕ್ಕೆ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ), ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ತೂಕಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ತರಬೇತಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ವೆಚ್ಚದಿಂದಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕ ಸ್ಥಳದ ಮೂಲಕ ಸ್ವೀಪ್ ಮಾಡುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ನಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು) ಗಣನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ-ಕೋರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (ಜಿಪಿಯುಗಳು ಅಥವಾ ಇಂಟೆಲ್ ಕ್ಸಿಯಾನ್ ಫಿ) ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಅಂತಹ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನೇರವಾದ ಮತ್ತು ಒಮ್ಮುಖ ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇತರ ರೀತಿಯ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು. ಸಿಎಮ್ಎಸಿ (ಸೆರೆಬೆಲ್ಲಾರ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಷನ್ ಕಂಟ್ರೋಲರ್) ಅಂತಹ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಕಲಿಕೆಯ ದರಗಳು ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆರಂಭಿಕ ತೂಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಒಗ್ಗೂಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಗಣನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ರೇಖೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರಾಂಶಗಳು 2010ರ ದಶಕದಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಯಂತ್ರಾಂಶಗಳೆರಡರಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳ ಅನೇಕ ಪದರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. 2019 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳು (ಜಿಪಿಯುಗಳು), ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಐ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಧನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಎಐ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಪ್ರಬಲ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿವೆ. ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ (2012) ನಿಂದ ಆಲ್ಫಾ ಝೀರೋ (2017) ವರೆಗಿನ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಗಣನೆಯನ್ನು ಓಪನ್ಎಐ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗಣನೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ 300,000 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ, ಇದು 3.40 ತಿಂಗಳ ದ್ವಿಗುಣ-ಸಮಯದ ಟ್ರೆಂಡ್ಲೈನ್ ಆಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ವಿಶೇಷ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಹುವಾವೆ ಸೆಲ್ಫೋನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ನರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು (ಎನ್ಪಿಯುಗಳು) ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿನ ಟೆನ್ಸರ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳ (ಟಿಪಿಯು)ಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಸೆರೆಬ್ರಾಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ದೊಡ್ಡ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೀಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ, ಸಿಎಸ್-2, ಉದ್ಯಮದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಪ್ರೊಸೆಸರ್, ಎರಡನೇ ತಲೆಮಾರಿನ ವೇಫರ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಎಂಜಿನ್ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಸ್ಇ-2) ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಪರಮಾಣು ತೆಳುವಾದ ಅರೆವಾಹಕಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಯಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಭರವಸೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ತರ್ಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಮೂಲ ಸಾಧನ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 2020ರಲ್ಲಿ, ಮಾರೆಗಾ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಗೇಟ್ ಫೀಲ್ಡ್-ಎಫೆಕ್ಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳ (ಎಫ್ಜಿಎಫ್ಇಟಿಗಳು) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲಾಜಿಕ್-ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರದೇಶದ ಸಕ್ರಿಯ ಚಾನೆಲ್ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ. 2021ರಲ್ಲಿ, ಜೆ. ಫೆಲ್ಡ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಸಮಾನಾಂತರ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸಮಗ್ರ ಫೋಟಾನಿಕ್ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧಕವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದರ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಪ್ರತಿರೂಪಗಳಿಗಿಂತ ಸಮಗ್ರ ಫೋಟೊನಿಕ್ಸ್ನ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಲೇಖಕರು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆಃ (1) ತರಂಗಾಂತರ ವಿಭಜನೆಯ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಆವರ್ತನ ಬಾಚಣಿಗೆಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಸಮಾನಾಂತರ ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಗಾವಣೆ, ಮತ್ತು (2) ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮನ್ವಯತೆ ವೇಗಗಳು. ಅವರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಟ್ರಿಲಿಯನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಬಹು-ಸಂಗ್ರಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ದತ್ತಾಂಶ-ಭಾರೀ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ ಫೋಟೊನಿಕ್ಸ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಯಶಸ್ವಿ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯ ಹಂತಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಟ್ಟ ಭಾಷಣ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಬಹು-ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ "ಅತ್ಯಂತ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ" ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹಂತದ ಹಂತವು ಸುಮಾರು 10 ಎಂಎಸ್ಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮರೆತುಹೋಗುವ ಗೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಯಶಸ್ಸು ಟಿಐಎಂಐಟಿ ಆಧಾರಿತ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿತ್ತು. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅಮೆರಿಕನ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನ ಎಂಟು ಪ್ರಮುಖ ಉಪಭಾಷೆಗಳಿಂದ 630 ಮಾತನಾಡುವವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸ್ಪೀಕರ್ 10 ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ. ಇದರ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರವು ಅನೇಕ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಟಿಐಎಂಐಟಿ ಕಾರ್ಯವು ಫೋನ್-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ಪದ-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ದುರ್ಬಲ ಫೋನ್ ಬಿಗ್ರಾಮ್ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅಂಶಗಳ ಬಲವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರು ಫೋನ್ ದೋಷ ದರಗಳು (ಪಿಇಆರ್) ಎಂದು ಅಳೆಯಲಾದ ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು 1991 ರಿಂದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. 1990 ರ ದಶಕದ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಸ್ಪೀಕರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು 2009-2011 ಸುತ್ತಲೂ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು <ಐಡಿ2 ಸುತ್ತಲೂ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂನ, ಎಂಟು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿತುಃ ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್/ಔಟ್ ಮತ್ತು ವೇಗವರ್ಧಿತ ಡಿಎನ್ಎನ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಡೀಕೋಡಿಂಗ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟಿವ್ ತರಬೇತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಘನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ರೂಪಾಂತರ ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬಹು-ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಶ್ರೀಮಂತ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಟೆನ್ಸರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ/ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ರೀತಿಯ ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳು. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ವಾಣಿಜ್ಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕೊರ್ಟಾನಾ, ಎಕ್ಸ್ಬಾಕ್ಸ್, ಸ್ಕೈಪ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಟರ್, ಅಮೆಜಾನ್ ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಗೂಗಲ್ ನೌ, ಆಪಲ್ ಸಿರಿ, ಬೈದು ಮತ್ತು ಐಫ್ಲೈಟೆಕ್ ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟ, ಮತ್ತು ನುಯಾನ್ಸ್ ಭಾಷಣ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಶ್ರೇಣಿ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಅವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ ಎಂದರೆ ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್. ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ಕೈಬರಹದ ಅಂಕೆಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ ಮತ್ತು 60,000 ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು 10,000 ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಟಿಐಎಂಐಟಿಯಂತೆ, ಅದರ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರ ಪಟ್ಟಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು "ಅತಿಮಾನುಷ" ವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಮಾನವ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 2011 ರಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು 2014 ರಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮುಖಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಿತು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವಾಹನಗಳು ಈಗ 360° ಕ್ಯಾಮರಾ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಫೇಶಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಮಾರ್ಫಾಲಜಿ ನಾವೆಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ಎಫ್ಡಿಎನ್ಎ), ಇದನ್ನು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಮಾನವ ವಿರೂಪತೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಕಲೆಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಗಿರುವ ಪ್ರಗತಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ದೃಶ್ಯ ಕಲೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಲಾಕೃತಿಯ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಣಚಿತ್ರ ನ್ಯೂರಲ್ ಸ್ಟೈಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ನ ಶೈಲಿಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ದೃಶ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಡೆಯುವ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಛಾಯಾಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗೆ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಆಹ್ಲಾದಕರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಡಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಸಮರ್ಥವೆಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿವೆ. 2000ದ ದಶಕದ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪದ ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆ. ವರ್ಡ್2ವೆಕ್ನಂತಹ ವರ್ಡ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಪದರವೆಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ಪದಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪರಮಾಣು ಪದವನ್ನು ಪದದ ಸ್ಥಾನಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ; ಸ್ಥಾನವನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಎನ್ಎನ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಜಾಲಬಂಧವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಯೋಜನೆಯ ವಾಹಕ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಂಯೋಜಿತ ವಾಹಕ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಆರ್. ಎನ್. ಎನ್. ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ವ್ಯಾಕರಣ (ಪಿ. ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ.) ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಕೇತಗಳು ವಾಕ್ಯದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಫ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಸಂಪರ್ಕ, ಬರವಣಿಗೆಯ ಶೈಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಹೆಸರಿಸಲಾದ-ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಟೋಕನ್ ವರ್ಗೀಕರಣ), ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಇತರರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ವಾಕ್ಯ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗೆ ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಗೂಗಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಟ್ (ಜಿಟಿ) ದೊಡ್ಡ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಲಾಂಗ್ ಷಾರ್ಟ್-ಟರ್ಮ್ ಮೆಮೊರಿ (ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ) ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಷನ್ (ಜಿಎನ್ಎಂಟಿ) ಉದಾಹರಣೆ ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಲಕ್ಷಾಂತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ". ಇದು "ತುಣುಕುಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು" ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್ ಭಾಷಾಂತರವು ನೂರಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಲಬಂಧವು "ಪದಗುಚ್ಛದಿಂದ ಪದಗುಚ್ಛದ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ವಾಕ್ಯದ ಶಬ್ದಾರ್ಥಗಳನ್ನು" ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಟಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳ ನಡುವೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಅನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಔಷಧ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ವಿಷವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶೇಕಡಾವಾರು ಔಷಧಗಳು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಅಸಮರ್ಪಕ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ (ಗುರಿ ಪರಿಣಾಮ), ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು (ಗುರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳು) ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಷಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಪೋಷಕಾಂಶಗಳು, ಗೃಹಬಳಕೆಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಜೈವಿಕ ಆಣ್ವಿಕ ಗುರಿಗಳು, ಗುರಿಗಳಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ರಾಸಾಯನಿಕಗಳ ವಿಷಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪರಿಶೋಧಿಸಿದೆ. ಆಟಮ್ನೆಟ್ ಎಂಬುದು ರಚನೆ ಆಧಾರಿತ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಎಬೋಲಾ ವೈರಸ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಸ್ಕ್ಲೆರೋಸಿಸ್ನಂತಹ ರೋಗದ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜೈವಿಕ ಅಣುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆಟಮ್ನೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. 2017 ರಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಟಾಕ್ಸಿಕಾಲಜಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಅಣುಗಳ ವಿವಿಧ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಯಿತು. 2019 ರಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅಣುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಯಿತು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇಲಿಗಳವರೆಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಯಿತು. ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧ ನಿರ್ವಹಣೆ ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ನೇರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕ್ರಮಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಆರ್ಎಫ್ಎಂ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯದ ಕಾರ್ಯವು ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ಜರ್ನಲ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗಾಗಿ ಸುಪ್ತ ಅಂಶ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಹು-ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಹಕಾರಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀನ್ ಆಂಟಾಲಜಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನ್-ಕಾರ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಏನ್ಕೋಡರ್ ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ತೊಡಕುಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿದ್ರೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಜೀವಕೋಶದ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಗಾಯದ ಪತ್ತೆ, ಅಂಗ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವರ್ಧನೆಯಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಧನಗಳು ವಿವಿಧ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಜ್ಞರು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯ ಸಹಾಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೊಬೈಲ್ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಜಾಹೀರಾತು ಸರ್ವರ್ ಜಾಹೀರಾತು ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಗುರಿ ವಿಭಾಗವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಅನೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು. ದೊಡ್ಡ, ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಜಾಹೀರಾತು ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ವಿನಂತಿ/ಸರ್ವ್/ಕ್ಲಿಕ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಜಾಹೀರಾತು ಚಕ್ರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಜಾಹೀರಾತು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡೀನೋಯಿಸಿಂಗ್, ಸೂಪರ್-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಇನ್ಪೇನ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಮ್ ಕಲರೈಸೇಷನ್ನಂತಹ ವಿಲೋಮ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ "ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇಮೇಜ್ ರಿಸ್ಟೋರೇಶನ್ಗಾಗಿ ಸಂಕೋಚನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು" ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಡೀಪ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಯರ್ನಂತಹ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಹಣಕಾಸಿನ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ತೆರಿಗೆ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಮನಿ ಲಾಂಡರಿಂಗ್ ವಿರೋಧಿಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಿಲಿಟರಿ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಡಿಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ಡಿಫೆನ್ಸ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿತು. ಭಾಗಶಃ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯುಳ್ಳ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಚಾಲಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ವಿಲೋಮ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ನೇವಿಯರ್-ಸ್ಟೋಕ್ಸ್ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ದ್ರವದ ಹರಿವಿನ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ. ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಿಎಫ್ಡಿ ವಿಧಾನಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ದುಬಾರಿ ಜಾಲರಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವು ಚಿತ್ರ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಳತೆಗಳಿಂದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಕೃತಿಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಎಪಿಜೆನೆಟಿಕ್ ಗಡಿಯಾರವು ವಯಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಗಾಲ್ಕಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. > 6,000 ರಕ್ತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ನಿಖರತೆಯ ಎಪಿಜೆನೆಟಿಕ್ ಏಜಿಂಗ್ ಗಡಿಯಾರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗಡಿಯಾರವು 1000 ಸಿಪಿಜಿ ತಾಣಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯಕರ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗಿಂತ ಹಳೆಯದಾದ ಕೆಲವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆಃ ಐಬಿಡಿ, ಫ್ರಾಂಟೊಟೆಂಪೋರಲ್ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆ, ಅಂಡಾಶಯದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್, ಸ್ಥೂಲಕಾಯತೆ. ವಯಸ್ಸಾದ ಗಡಿಯಾರವನ್ನು 2021 ರಲ್ಲಿ ಇನ್ಸಿಲಿಕೋ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಸ್ಪಿನೋಫ್ ಕಂಪನಿ ಡೀಪ್ ಲಾಂಗ್ವಿಟಿಯಿಂದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಮಾನವನ ಅರಿವಿನ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಸಂಬಂಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ 1990 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಮೆದುಳಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನಿಯೋಕೋರ್ಟಿಕಲ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ) ಒಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನರಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಅಂಶದ ತರಂಗ) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುವ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಗುಣವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ನಿಯೋಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಂತೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಲೇಯರ್ಡ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪದರವು ಹಿಂದಿನ ಪದರದಿಂದ (ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪರಿಸರದಿಂದ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು (ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಮೂಲ ಇನ್ಪುಟ್) ಇತರ ಪದರಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಡ್ಯೂಸರ್ಗಳ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. 1995ರ ಒಂದು ವಿವರಣೆಯು ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆಃ "ಶಿಶುವಿನ ಮೆದುಳು ಪೋಷಕ-ಅಂಶಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅಲೆಗಳ ಪ್ರಭಾವದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಸಂಘಟಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಂಗಾಂಶದ ಒಂದು ಪದರವು ಇನ್ನೊಂದರ ಮೊದಲು ಪಕ್ವವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಇಡೀ ಮೆದುಳು ಪಕ್ವವಾಗುವವರೆಗೆ". ನರಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದೆಡೆ, ಅದರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಹಲವಾರು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ರೂಪಗಳು ಜೈವಿಕ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ ನರ ಜಾಲದ ಮಾದರಿಗಳು ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನರಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಪುರಾವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶದ ಸಂಕೇತಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಹಲವಾರು ಸಾದೃಶ್ಯಗಳು ವರದಿಯಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಘಟಕಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ನಿಜವಾದ ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ನರಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಏಕ-ಘಟಕ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಟ್ಟಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಪ್ರೈಮೇಟ್ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಫೇಸ್ಬುಕ್ನ AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳಲ್ಲಿರುವ ಜನರ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್ನ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ ದತ್ತಾಂಶ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಕೇವಲ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಟಾರಿ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. 2015ರಲ್ಲಿ ಅವರು ತಮ್ಮ ಆಲ್ಫಾಗೋ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರು, ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ಗೋ ಆಟಗಾರನನ್ನು ಸೋಲಿಸುವಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಗೋ ಆಟವನ್ನು ಕಲಿತಿತು. ಗೂಗಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಟ್ 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳ ನಡುವೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ನರ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. 2017ರಲ್ಲಿ, Covariant.ai ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. 2008 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಆಸ್ಟಿನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಟೆಕ್ಸಾಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ (ಯುಟಿ) ಸಂಶೋಧಕರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬಲವರ್ಧನೆ ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಮರ್ ಮೂಲಕ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಕೈಯಿಂದ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, ಇದು ಮಾನವ ಬೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿತು. ಮೊದಲು ಟ್ಯಾಮರ್ ಎಂದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು, ಡೀಪ್ ಟ್ಯಾಮರ್ ಎಂಬ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಂತರ 2018 ರಲ್ಲಿ ಯು. ಎಸ್. ಆರ್ಮಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ (ಎಆರ್ಎಲ್) ಮತ್ತು ಯುಟಿ ಸಂಶೋಧಕರ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಅವಲೋಕನದ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಒದಗಿಸಲು ಡೀಪ್ ಟ್ಯಾಮರ್ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿತು. ಡೀಪ್ ಟ್ಯಾಮರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ರೋಬೋಟ್ ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯನು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ ನಂತರ ತರಬೇತುದಾರರಿಂದ ಕೆಲವು ತರಬೇತಿಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿತು, ಅವರು "ಉತ್ತಮ ಕೆಲಸ" ಮತ್ತು "ಕೆಟ್ಟ ಕೆಲಸ" ದಂತಹ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ ಎರಡನ್ನೂ ಆಕರ್ಷಿಸಿದೆ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಹೊರಗಿನಿಂದ. ಒಂದು ಮುಖ್ಯ ಟೀಕೆಯು ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಕೊರತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಆಳವಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಂತಹ ಇತರ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಒಗ್ಗೂಡುತ್ತದೆಯೇ? ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ? ಇದು ಏನನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ?) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಂತೆ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃಢೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಲವಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿ ನೋಡಬೇಕು, ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ಇತರರು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಶಕ್ತಿಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅವು ಇನ್ನೂ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಸಂಶೋಧನಾ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಗ್ಯಾರಿ ಮಾರ್ಕಸ್ ಗಮನಿಸಿದಂತೆಃ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಿನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ (.) ತಾರ್ಕಿಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅವು ಅಮೂರ್ತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರದಲ್ಲಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಸ್ತುಗಳು ಯಾವುವು, ಅವು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ. ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಎ. ಐ. ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ (.) ನಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯವರೆಗಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ತಂತ್ರಗಳ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಂಶವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕಲಾತ್ಮಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಅರಿವಿನ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ಆಳವಾದ (20-30 ಪದರಗಳು) ನರ ಜಾಲಗಳ ಆಂತರಿಕ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಟಿತ ಸರಣಿಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಳಗೆ ಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳು ದೃಶ್ಯ ಆಕರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆಃ ಮೂಲ ಸಂಶೋಧನಾ ಸೂಚನೆಯು 1,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿತು, ಮತ್ತು ದಿ ಗಾರ್ಡಿಯನ್ನ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಲೇಖನದ ವಿಷಯವಾಗಿತ್ತು. ದೋಷಗಳು ಕೆಲವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರಗಳ (2014) ಪರಿಚಿತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದವು ಎಂದು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ (2013) ಸಣ್ಣ ಗೊಂದಲಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಈ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಅವುಗಳ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಿತಿಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಬಹು-ಘಟಕ ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ (ಎಜಿಐ) ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಗೋರ್ಟ್ಜೆಲ್ ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಅದು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳ ಚಿತ್ರ-ವ್ಯಾಕರಣ ವಿಭಜನೆಗಳಿಗೆ ಏಕರೂಪದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು (ದೃಶ್ಯ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ) ಕಲಿಯುವುದು ವ್ಯಾಕರಣದ ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿಯಮಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಸ್ವಾಧೀನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಎರಡರ ಮೂಲ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಸೈಬರ್ ಬೆದರಿಕೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಿಂದ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವವು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಹ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ದಾಳಿಕೋರರು ಎಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಮಾನವ ವೀಕ್ಷಕರು ಗುರುತಿಸದಂತಹ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಆ ಚಿತ್ರವು ಮಾನವನನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಗುರಿಯಂತೆ ಕಾಣದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಎ. ಎನ್. ಎನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು "ಪ್ರತಿಕೂಲ ದಾಳಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. 2016 ರಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬಳಸಿದರು, ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದರು. ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮಾನವನ ಕಣ್ಣುಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣಲಿಲ್ಲ. ನಕಲಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಮುದ್ರಣಗಳು ನಂತರ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಿವೆ ಎಂದು ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪು ತೋರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ರಕ್ಷಣೆಯೆಂದರೆ ರಿವರ್ಸ್ ಇಮೇಜ್ ಸರ್ಚ್, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ನಕಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಟಿನ್ಐಯಂತಹ ಸೈಟ್ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನಂತರ ಅದರ ಇತರ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಒಂದು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯೆಂದರೆ, ಆ ತುಣುಕನ್ನು ಯಾವ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಚಿತ್ರದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ ಹುಡುಕುವುದು. ಕೆಲವು ಸೈಕೆಡೆಲಿಕ್ ಕನ್ನಡಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರನ್ನು ಸೆಲೆಬ್ರಿಟಿಗಳೆಂದು ಭಾವಿಸುವ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೂರ್ಖರನ್ನಾಗಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪು ತೋರಿಸಿತು, ಇದು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಇನ್ನೊಬ್ಬನಂತೆ ನಟಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 2017 ರಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸ್ಟಿಕ್ಕರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಎಎನ್ಎನ್ ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಂಚನೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ದಾಳಿಕೋರರು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಕರನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಮಾಲ್ವೇರ್ ರಕ್ಷಣಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ರೀತಿಯ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆಸಬಹುದು. ಮಾಲ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ದಾಳಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಎಎನ್ಎನ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾಲ್ವೇರ್-ವಿರೋಧಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸೋಲಿಸಲು ಎಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಗುರಿಯನ್ನು ಹಾನಿ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಮಾಲ್ವೇರ್-ವಿರೋಧಿ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. 2016 ರಲ್ಲಿ, ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪು ಕೆಲವು ಶಬ್ದಗಳು ಗೂಗಲ್ ನೌ ವಾಯ್ಸ್ ಕಮಾಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೆಬ್ ವಿಳಾಸವನ್ನು ತೆರೆಯುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು, ಮತ್ತು ಇದು "ಮುಂದಿನ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಮೆಟ್ಟಿಲು ಕಲ್ಲಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡ್ರೈವ್-ಬೈ ಮಾಲ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವ ವೆಬ್ ಪುಟವನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು)" ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಷ" ದಲ್ಲಿ, ಸುಳ್ಳು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತರಬೇತಿಯ ಗುಂಪಿಗೆ ಕಳ್ಳಸಾಗಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ನೀತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವರಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಮಾಧ್ಯಮ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ-ವೇತನದ ಕ್ಲಿಕ್ವರ್ಕ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ (ಉದಾ. ಅಮೆಜಾನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಟರ್ಕಿನಲ್ಲಿ) ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಮೈಕ್ರೋವರ್ಕ್ನ ಸೂಚ್ಯ ರೂಪಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ತತ್ವಜ್ಞಾನಿ ರೈನರ್ ಮುಲ್ಹೋಫ್ ಅವರು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾನವ ಮೈಕ್ರೋವರ್ಕ್ನ ಐದು ರೀತಿಯ "ಮೆಷಿನಿಕ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್" ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದ್ದಾರೆಃ (1) ಗೇಮಿಫಿಕೇಷನ್ (ಆಟದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಗಣನೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು), (2) "ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್" (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಪ್ಚಾ ಅಥವಾ ಗೂಗಲ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿಕ್-ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್), (3) ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರೇರಣೆಗಳ ಶೋಷಣೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಫೇಸ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು), (4) ಮಾಹಿತಿ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಚಟುವಟಿಕೆ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ಗಳು) ಮತ್ತು (5) ಕ್ಲಿಕ್ವರ್ಕ್ನಂತಹ ಕ್ವಾಂಟಿಫೈಡ್-ಸೆಲ್ಫ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ. ಫೇಸ್ಬುಕ್ನ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತಹ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ನಂತರ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವು ನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಮುಲ್ಹೋಫ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬದಲಿಗೆ, ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಲು ಮಾನವ-ರಚಿತ ಪರಿಶೀಲನಾ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ನಿರಂತರ ಬೇಡಿಕೆ ಇದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅವರು ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಅವರು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವವರು ತಾವು ಅಲ್ಲ ಎಂದು ಫೇಸ್ಬುಕ್ಗೆ ಹೇಳಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು "ಪರಿಶೀಲನಾ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್" ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮುಲ್ಹೋಫ್ ವಾದಿಸಿದಂತೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಎಂದರೆ ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು "ಮಾನವ-ನೆರವಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯಗಳು ಸಹ ನೋಡಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಹೋಲಿಕೆ ಸಂಕುಚಿತ ಸಂವೇದನೆ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಜಾಲಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯೋಜನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ ದ್ರವ ಸ್ಥಿತಿಯ ಯಂತ್ರಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿ ರಿಸರ್ವಾಯರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿರಳ ಕೋಡಿಂಗ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಗಿಳಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು