Multilayer networks are successful because they exploit the compositional structure of natural data. In compositional hierarchy, combinations of objects at one layer in the hierarchy form the objects at the next layer. If we mimic this hierarchy as multiple layers and let the network learn the appropriate combination of features, we get what is called Deep Learning architecture. Thus, Deep Learning networks are hierarchical in nature.
Les réseaux multicouches ont du succès parce qu’ils exploitent la structure des données naturelles (la parole, les images, le texte). Dans la hiérarchie des compositions, les combinaisons d’objets à une couche de la hiérarchie forment les objets de la couche suivante. Si nous imitons cette hiérarchie sous forme de couches multiples et que nous laissons le réseau apprendre la combinaison de caractéristiques appropriée, nous obtenons ce que l’on appelle l’architecture d’apprentissage profond. Ainsi, les réseaux d’apprentissage profond sont de nature hiérarchique.