인공 신경망: 두 판 사이의 차이

비록 인공 신경망을 배우고 이해하고 분석하는 것이 매우 힘든 일이라는 것은 사실이지만, 실제 생물에서의 신경망을 배우고 이해하여 분석해서 적용하는 것보다는 훨씬 쉬운 일일 것이다. 게다가, 신경망을 구현하는 학습 알고리즘을 연구하는 연구자들은 점진적으로 기계학습을 성공적으로 하게 할 수 있는 신경 유전적 원리를 발견해 내는데 성공하고 있다. 예를 들어, 벤지오(Bengio)와 레쿤(LeCun)이 2007년에 쓴 논문에서는, 지역 vs 비지역 학습(local vs non-local learning)과 얕은 vs 깊은 구조(shallow vs deep architecture)에 대해서 다루고 있다<ref>{{웹 인용 |url=http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/publications2/index.php/publications/show/4 |제목=보관 된 사본 |확인날짜=2015-04-30 |보존url=https://web.archive.org/web/20150515182539/http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/publications2/index.php/publications/show/4 |보존날짜=2015-05-15 |깨진링크=예 }}</ref>.