的方法。于尔根·施密德胡伯于1992年提出多层级网络，利用无监督学习训练深度神经网络的每一层，再使用反向传播算法进行调优。在这一模型中，神经网络中的每一层都代表观测变量的一种压缩表示，这一表示也被传递到下一层网络。另一种方法是赛普·霍克赖特和于尔根·施密德胡伯提出的长短期记忆神经网路（LSTM）。2009年，在ICDAR 2009举办的连笔手写识别竞赛中，在没有任何先验知识的情况下，深度多维长短期记忆神经网络取得了其中三场比赛的胜利。斯文·贝克提出了在训练时只依赖梯度符号的神经抽象金字塔模型，用以解