Без заголовка

Так алгоритмов же много: эволюционные, по аналогиям, коннекционистские, байесовские и т.д.. Одни хороши для скорости, другие для качества, третьи для особых бонусов. Опять же, движение "оптимизаторов" и классического deep learning навстречу друг другу вплоть до неразличимости (avlasov очень любит это подчёркивать, а также сводить любые обработки к "нормализации" и "инициализации", после чего решения по самому обучению становятся тривиальными). При этом всё время выпрыгивают сбоку неклассические варианты deep learning с попыткой уйти от backpropagation. Восхитительные времена. Мне это похоже на физику начала 20 века: только-только появилась теория относительности и квантовая физика, вся картина мира начала стремительно меняться, хотя в школьных учебниках по-прежнему царила ньютоновская механика. Так и в связи с deep learning: протоптали тропинку, теперь туда ринулись толпы самых разных подходов, а сверху появляются призрачные очертания когнитивных архитектур.