1. Geoffrey Hinton's 2006 Papier :V roku 2006 publikoval počítačový vedec Geoffrey Hinton v prírodnom časopise kľúčový dokument s názvom „Deep Learning:Autoria o hlbokých neurónových sieťach“. Tento dokument sa považuje za orientačný bod v oblasti umelých neurónových sietí a pomohol popularizovať výraz „hlboké učenie“. Hinton a jeho kolegovia z University of Toronto sa vo vývoji techník hlbokého vzdelávania všeobecne považujú za priekopníkov.
2. Yoshua Bengio používa termín :Yoshua Bengio, ďalší prominentný výskumný pracovník v tejto oblasti, tiež zohral významnú úlohu pri popularizácii pojmu „hlboké vzdelávanie“ začiatkom roku 2000. Bengio a jeho kolegovia spoločnosti Université de Montreal uskutočnili priekopnícky výskum algoritmov hlbokého učenia a vo svojich výskumných publikáciách často používal výraz „hlboké vzdelávanie“.
3. Vplyv kognitívnej psychológie :Niektorí veria, že inšpirácia pre pojem „hlboké učenie“ mohla pochádzať z pojmu „hlboká štruktúra“ v kognitívnej psychológii. Hĺbková štruktúra je termín používaný v lingvistike a kognitívnej psychológii na opis základnej reprezentácie alebo syntaxe jazyka, ktorý presahuje znaky povrchovej úrovne slov a fráz. Tento koncept mohol ovplyvniť porozumenie modelov hlbokého vzdelávania ako zachytávania základných vzorcov a zložitých vzťahov v údajoch.
4. porovnanie s tradičným strojovým učením :Termín „hlboké učenie“ bol pravdepodobne vytvorený tak, aby ho odlíšil od tradičných metód strojového učenia. Zatiaľ čo tradičné algoritmy strojového učenia sa často spoliehajú na plytké neurónové siete alebo plytké reprezentácie údajov, hlboké vzdelávanie zahŕňa použitie hlbokých neurónových sietí s viacerými skrytými vrstvami. Tieto hlboké architektúry umožňujú zložitejšiu a hierarchickejšiu extrakciu prvkov, čo umožňuje modelom učiť sa reprezentácie údajov na vyššej úrovni.
5. Historický kontext :V prvých dňoch výskumu neurónových sietí boli plytké neurónové siete normou a čelili obmedzeniam vo svojich reprezentatívnych schopnostiach a schopnosti zvládnuť zložité problémy. Výskyt výkonných výpočtových zdrojov, ako sú grafické spracovateľské jednotky (GPU), koncom roku 2000 umožnilo efektívne trénovať hlbšie neurónové siete. Tento historický kontext prispel k potrebe pojmu, ktorý zachytil pokrok a zvýšenú zložitosť týchto nových prístupov, a preto sa výraz „hlboké vzdelávanie“ získal.
Pravdepodobne je to kombinácia týchto faktorov spolu s zbližovaním výskumných úsilia a prielomov, ktorá viedla k rozsiahlemu prijatiu pojmu „hlboké vzdelávanie“ na opis podpora v strojovom učení zameranom na hlboké neurónové siete.