قبل أن يصبح التعلم العميق معياراً، كان تدريب العديد من الطبقات في وقت واحد أمراً صعباً. وقد وفرت شبكات الاعتقاد العميق حلاً لهذه المشكلة من خلال تكديس آلات بولتزمان المقيدة، وتدريب كل طبقة على حدة، ثم ضبط المجموعة بأكملها بدقة.

تتعلم كل طبقة تمثيلاً للطبقة التي تليها. وتلتقط الطبقات العليا السمات المجردة. ولأن التدريب يتم طبقة تلو الأخرى، فإن التدرجات لا تتلاشى كما كانت في البنى العميقة السابقة.

الهيكل والتدريب

• آلات بولتزمان المقيدة المكدسة
• التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف طبقة تلو الأخرى
• الضبط الدقيق الخاضع للإشراف على البيانات المصنفة
• القدرات التوليدية في القمة

كان لشبكات التعلم العميق تأثير كبير في منتصف العقد الأول من الألفية الثانية، وساهمت في إحياء الاهتمام بالبنى العميقة. وتستخدم الممارسات الحديثة شبكات ReLU، والتطبيع الدفعي، ومحسّنات أفضل، والتي تُدرّب من البداية إلى النهاية دون الحاجة إلى أسلوب الطبقات الجشع.