Basit bir fonksiyon alın, birçok kopyasını üst üste koyun ve her birinin öğrenmesini sağlayın. Sinir ağı, her katmanın ağırlıklar, bir sapma ve bir doğrusal olmayanlık uyguladığı katmanların bir bileşimidir. Eğitim, bu ağırlıkları verilere uyacak şekilde ayarlar.

Tasarım, biyolojik nöronlardan esinlenerek oluşturulmuştur, ancak benzerlik yüzeyseldir. Önemli olan, yeterli kapasite ve veri verildiğinde mimarinin karmaşık fonksiyonları yaklaşık olarak temsil edebilmesidir. Evrensel yaklaşım teoremleri bunu destekler, ancak eğitimin iyi bir çözüm bulup bulamayacağı konusunda hiçbir şey söylemezler.

Yaygın ağ türleri

• İleri beslemeli ağlar
• Evrişimsel ağlar
• Tekrarlayan ağlar
• Transformers
• Grafik ağları

Derinlik yardımcı olur. Sığ ağlar birçok işlevi yaklaşık olarak modelleyebilir, ancak derin ağlar hiyerarşik özellikleri daha verimli bir şekilde öğrenir. Bu verimlilik, eğitim pratik hale geldikten sonra derin öğrenmenin hızla yaygınlaşmasının nedenidir.