eNet, Cifar10上的实验证明，深度学习能够提高识别的精度。与此同时，神经网络也受到了其他更加简单归类模型的挑战，支持向量机等模型在20世纪90年代到21世纪初成为过流行的机器学习算法。硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度，使得机器学习算法的运行时间得到了显着的缩短。由于脑科学方面的大量研究已表明人脑网络不是一个级联的结构，深度学习网络在2001年后正逐渐被更有潜力的基于脑模型的网络所替代。
基本概念.