Deep Learning is a type of Neural N

Deep Learning is a type of Neural Network Algorithm that takes metadata as an input and process the data through some layers of the nonlinear transformation of the input data to compute the output. This algorithm has a unique feature, i.e., automatic feature extraction. It means that this algorithm automatically grasps the relevant features required for the solution of the problem. It reduces the burden on the programmer to select the features explicitly. It can be used to solve supervised, unsupervised or semi-supervised type of challenges.

結果 (繁體中文) 1:

深度學習是一種類型的神經網絡算法的，通過所述輸入數據的非線性變換的一些層需要的元數據作為輸入，並處理該數據來計算輸出。該算法具有獨特的功能，即自動特徵提取。這意味著，該算法自動地掌握了這個問題的解決方案所需的相關特徵。它減輕了程序員的負擔明確地選擇功能。它可以用來解決監督，無監督或半監督式的挑戰。

結果 (繁體中文) 2:

深度學習是一種神經網路演算法，它以中繼資料為輸入，通過輸入資料的非線性變換的某些層處理資料以計算輸出。該演算法具有獨特的功能，即自動特徵提取。這意味著該演算法自動掌握解決問題所需的相關功能。它減輕了程式師明確選擇功能的負擔。它可用於解決受監督、無監督或半監督類的挑戰。

結果 (繁體中文) 3:

深度學習是一種以中繼資料為輸入，通過對輸入數據進行非線性變換，對數據進行處理，計算輸出的神經網路算灋。該算灋具有獨特的特點，即自動特徵選取。這意味著該算灋能自動掌握問題求解所需的相關特徵。它减少了程式師顯式選擇特性的負擔。它可以用來解决有監督、無監督或半監督類型的挑戰。