Обучение нейронных сетей, которое использует глубокие нейронные сети, называется обучением глубокого обучения. Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, основанный на организации нескольких слоев нейронов для анализа данных. В отличие от традиционных нейронных сетей, которые обычно имеют только один или два скрытых слоя, глубокие нейронные сети могут содержать десятки и даже сотни слоев, что позволяет им извлекать более сложные и абстрактные закономерности из данных.
Обучение глубокого обучения требует большого объема данных для обучения и больших вычислительных мощностей. Однако благодаря своей способности к извлечению глубоких представлений и автоматическому изучению признаков из данных, глубокие нейронные сети обычно показывают более высокую производительность в задачах распознавания образов, классификации и генерации контента.
Таким образом, глубокое обучение - это современный и эффективный подход к обучению нейронных сетей, который позволяет создавать более сложные и точные модели для решения различных задач машинного обучения.