, 21. lokakuuta 2014 (UTC)
 Kuten edellä sanoin, syväoppiminen on algoritmien luokan nimi. Feedforward-neuroverkot, rajoitetut Boltzmannin koneet, syvät neuroverkot ja syvät uskomusverkot ovat kaikki matemaattisia malleja. Se, miten mallit koulutetaan, eli miten malliparametrit valitaan jonkin häviöfunktion optimoimiseksi, on kokonaan toinen aihe. Syviä neuroverkkoarkkitehtuureja oli tarkasteltu jo ennen syväoppimistekniikoiden kehittämistä, mutta juuri syväoppimistekniikat - valvottu esivalmennus, kerros kerrokselta - tekivät syväverkoista tuolloin käytännöllisempiä. Nykyisten GPU-pohjaisten algoritmien myötä esivalmennuksen tarve on vähentynyt. Syväoppimista ympäröivä hype on sotkenut käsitteen niin, että Michael Jordanin kaltaiset ihmiset väittävät sen olevan vain synonyymi neuroverkoille. Nykyisen hypen aiheuttama vastareaktio ei kuitenkaan muuta syväoppimisalgoritmien historiallista merkitystä kiinnostuksen ja hyvien tulosten synnyttämisessä syvien neuroverkkomallien tai representatiivisen oppimisen alalla. Schmidhuberin katsauksessa on hyvä keskustelu näistä asioista.   21:55