
BPNs (redes neurais profundas) são algoritmos de aprendizado de máquina que usam camadas profundas de neurônios artificiais para realizar tarefas complexas. Uma rede neural profunda consiste em várias camadas ocultas, ou "escondidas", entre a entrada e a saída da rede. Cada camada usa os dados da camada anterior para tomar decisões sobre como processar os dados de entrada e produzir os resultados desejados na saída da rede. As redes neurais profundas podem ser usadas para resolver problemas complexos, como reconhecimento de objetos, processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais. Elas também podem ser usadas para melhorar a precisão desses mesmos problemas, pois permitem que as máquinas aprendam por conta própria com base nos dados fornecidos.