Deep learning

miniatura|Representando imaxes en varias capas de abstracción na aprendizaxe profunda. 
A aprendizaxe profunda tamén chamada aprendizaxe estruturada profunda ou aprendizaxe xerárquica (en inglés deep learning, deep structured learning ou hierarchical learning) é un tipo de aprendizaxe automática, que se usa principalmente con certos tipos de redes neurais artificiais. Como ocorre con outros tipos de aprendizaxe automática, as sesións de aprendizaxe poden ser sen supervisión, semisupervisadas ou supervisadas. En moitos casos, as estruturas organízanse de xeito que haxa polo menos unha capa intermedia (ou capa oculta), entre a capa de entrada e a capa de saída.

Algunhas tarefas, como recoñecer e comprender a fala, as imaxes ou a caligrafía, son fáciles de facer para os humanos. Porén, para un ordenador estas tarefas son moi difíciles de facer. Nunha rede neural multicapa (que ten máis de dúas capas), a información procesada farase máis abstracta con cada capa engadida.

Os modelos de aprendizaxe profunda están inspirados nos patróns de procesamento da información e comunicación nos sistemas nerviosos biolóxicos; son diferentes das propiedades estruturais e funcionais dos cerebros biolóxicos (especialmente do cerebro humano) en moitos aspectos, o que os fai incompatibles coas evidencias da neurociencia. 

 Notas 

 Véxase tamén 

 Outros artigos 
 Aprendizaxe
 Intelixencia artificial
 LSTM
 Memoria
 Modelo de texto a imaxe
 Rede neural artificial

Categoría:Intelixencia artificial