Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers, to learn very abstract representations of data[1]}. There has been reports of many successes using deep neural networks (DNNs) in areas such as computer vision, speech recognition, language processing, drug discovery, genomics, and a host of other areas.[2]}.
DNNs have allowed us to solve difficult problems and have motivated extensive work to understand their theoretical properties [3]}.

Глубокое обучение позволяет вычислительным моделям, состоящим из нескольких слоев обработки, находить очень абстрактные представления данных[1]. Имеются сообщения о многих успехах с применением глубоких нейронных сетей (DNN) в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка языка, поиск лекарств, геномика и многих других областях[2].

DNN позволили нам решать сложные проблемы и стимулировали обширные исследования с целью понимания их теоретических свойств[3].