Model jaringan syaraf tiruan

Model jaringan syaraf tiruan telah digunakan sejak sekitar tahun 1950-an (Rosenblatt, 1957); namun, gelombang jaringan saraf pembelajaran dalam saat ini dimulai sekitar tahun 2006 (Hinton et al., 2006). Karakteristik umum dari banyak variasi model pembelajaran mendalam yang diawasi dan tidak diawasi adalah bahwa model ini memiliki banyak lapisan neuron tersembunyi yang dipelajari, misalnya, oleh Mesin Boltzmann Terbatas (RBM) yang dikombinasikan dengan Backpropagation dan gradien kesalahan dari Stochastic Gradient Descent (Riedmiller dan Braun, 1993). Karena heterogenitas pendekatan pembelajaran mendalam, diskusi komprehensif sangat menantang, dan untuk alasan ini, tinjauan sebelumnya ditujukan pada sub-topik khusus. Misalnya, pandangan mata burung tanpa penjelasan rinci dapat ditemukan di LeCun et al. (2015), ringkasan bersejarah dengan banyak referensi mendetail di Schmidhuber (2015) dan ulasan tentang domain aplikasi, misalnya, analisis gambar (Rawat dan Wang, 2017; Shen et al., 2017), pengenalan ucapan (Yu dan Li, 2017) , pemrosesan bahasa alami (Young et al., 2018), dan biomedis (Cao et al., 2018).