ディープ ラーニングはコンピューターに初めて優れた知性を与えた技術として注目されています。
しかし、その技術はあらゆるアプローチによって枝分かれされているため、一概にその技術を語ることは出来ません。
そのため、それぞれの方法に応じて適切な活用方法は異なります。
特徴を理解して活用することによって、そのメリットを最大限に生かすことが出来るのです。

ディープ ラーニングの基礎であり、現在の技術の基本となっているのがディープニューラルネットワークです。
こちらの特徴は4層以上の多層ニューラルネットワークを備えているということが挙げられます。
ニューラルネットワーク理論は1990年代にはすでに確立していたのものの、それにコンピューターの性能が追いついていないという状況がありました。
そのため、実用化が叶わなかったのです。

しかし、ディープニューラルネットワークは隠れ層を2層以上に増やすことで汎用性の低さをカバーしています。
これによって幅広いディープ ラーニングの可能性を実現することに成功しているのです。
この技術によって優れたGPUの登場やビッグデータの活用などが次々に始まっています。
ディープ ラーニングの可能性を広めた技術だと言えるでしょう。