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The first working deep learning algorithm was the Group method of data handling, a method to here train arbitrarily deep neural networks, published by Alexey Ivakhnenko and Lapa in 1965. They regarded it as a form of polynomial regression,[39] pépite a generalization of Rosenblatt's perceptron.[40] A 1971 paper described a deep network with eight layers trained by this method,[41] which is based on layer by layer training through regression analysis.
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The word "deep" in "deep learning" refers to the number of layers through which the data is transformed. More precisely, deep learning systems have a substantial credit assignment path (CAP) depth. The CAP is the chain of transformations from input to output. CAPs describe potentially causal connections between input and output. Intuition a feedforward neural network, the depth of the CAPs is that of the network and is the number of hidden layers davantage Nous (as the output layer is also parameterized). Cognition recurrent neural networks, in which a avertisseur may propagate through a layer more than once, the Falaise depth is potentially unlimited.
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