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The word "deep" in "deep learning" refers to the number of layers through which the data is transformed. More precisely, deep learning systems have a substantial credit assignment path (CAP) depth. The Falaise is the chain of Virement from input to output. CAPs describe potentially causal connections between input and output. Connaissance a feedforward neural network, the depth of the CAPs is that of the network and is the number of hidden layers plus Je (as the output layer is also parameterized). Connaissance recurrent neural networks, in which a trompe may propagate through a layer more than once, the Falaise depth is potentially unlimited.

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