tadqiqotchilar chuqur o'rganish uchun CAP chuqurligi 2 dan yuqori ekanligini o'z
ichiga oladi degan fikrga qo'shilgan. 2-chuqurlikdagi CAP har qanday funktsiyani
taqlid qilishi mumkinligi nuqtai nazaridan universal taxminiy vosita
sifatida
ko'rsatilgan. Bundan tashqari, ko'proq qatlamlar tarmoqning funktsional taxminiy
qobiliyatiga qo'shilmaydi. Chuqur modellar (CAP> 2)
sayoz modellarga qaraganda
yaxshiroq xususiyatlarni chiqarishga qodir va shuning uchun qo'shimcha
qatlamlar
funktsiyalarni samarali o'rganishda yordam beradi. Chuqur o'rganish me'morchiligini
a bilan qurish mumkin ochko'z qatlam-qavat usuli. Chuqur o'rganish ushbu
abstraktsiyalarni ajratishga va qaysi xususiyatlar ishlashni yaxshilaydiganligini
tanlashga yordam beradi. Uchun nazorat ostida o'rganish vazifalar, chuqur o'rganish
usullari yo'q qilinadi xususiyati muhandislik, ma'lumotlarga o'xshash ixcham oraliq
vakolatxonalarga tarjima qilish orqali asosiy komponentlarva vakolatxonada
ortiqchalikni olib tashlaydigan qatlamli tuzilmalarni olish. Chuqur o'rganish
algoritmlarini nazoratsiz o'qitish vazifalariga qo'llash mumkin. Bu muhim foyda,
chunki yorliqsiz ma'lumotlar yorliqli ma'lumotlarga qaraganda ancha ko'p. Nazorat
qilinmaydigan tarzda o'qitilishi mumkin bo'lgan chuqur
tuzilmalarga misollar asab
tarixi kompressorlari va chuqur e'tiqod tarmoqlari.