Die Grundidee hinter Deep Learning ist die Schaffung eines neuronalen Netzwerks, das mehrere Schichten von Neuronen umfasst. Jede Schicht lernt eine spezifische Art von Merkmalen und gibt diese an die nächste Schicht weiter. Diese Schichten bauen schrittweise komplexere Merkmale auf, was es dem Modell ermöglicht, hochgradig komplexe Datenstrukturen zu verstehen und zu verarbeiten. Deep Learning hat in den letzten Jahren aufgrund seiner beeindruckenden Ergebnisse bei verschiedenen Anwendungen wie der automatischen Bildklassifikation, der maschinellen Übersetzung und der Sprachverarbeitung an Bedeutung gewonnen.

Ein typisches Deep-Learning-Modell besteht aus mehreren Schichten, darunter Eingabeschicht, mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht nimmt die Rohdaten auf, beispielsweise ein Bild oder ein Text. Die versteckten Schichten sind die zentralen Bestandteile des Modells, in denen die eigentliche Verarbeitung stattfindet. Jede versteckte Schicht besteht aus vielen Neuronen, die mathematische Operationen auf den Eingabedaten durchführen, um Merkmale zu extrahieren und weiterzugeben.

Die Ausgabeschicht liefert schließlich das Ergebnis des Modells, wie etwa die Klassifizierung eines Bildes oder die Vorhersage eines Wertes. Die Aktivierungsfunktionen in den Neuronen der versteckten Schichten bestimmen, wie die Eingangssignale transformiert werden, und spielen eine entscheidende Rolle dabei, wie gut das Modell Muster und Beziehungen lernen kann. Häufig verwendete Aktivierungsfunktionen sind die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) und die Sigmoid-Funktion.