নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং শিক্ষার পুনরুজ্জীবিত আগ্রহের মূল সূত্রপাতকারি ছিল ওয়্যারবোস এর (১৯৭৫) ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন বা পশ্চাত-বিস্তার অ্যালগরিদম,যা বহুস্তর নেটওয়ার্কগুলির প্রশিক্ষণ সম্ভাবপর ও কার্যকর করে। পশ্চাত-বিস্তার প্রতিটি নোডের ওজন সংশোধন করে স্তরগুলির মধ্যে ত্রুটি পেছন দিকে বিস্তার করে। 

১৯৮০-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে, সংযোগবাদ জনপ্রিয় হয়ে ওঠে সমান্তরাল বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ নামে। রুমেলহার্ট এবং ম্যাকক্লেল্যান্ড (১৯৮৬) সংযোগবাদ ব্যবহার কীভাবে স্নায়ুবিক প্রক্রিয়া অনুকরণ করা যায় তা বর্ণনা করেন। 

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ও রৈখিক শ্রেণিভুক্তকারকের মত অনেক সহজ পদ্ধতি মেশিন লার্নিংকে ধীরে ধীরে নিউরাল নেটওয়ার্কের চেয়ে বেশি জনপ্রিয়তার করে তোলে। যাইহোক, নিউরাল নেটওয়ার্ক-এর ব্যবহার কিছু ডোমেন, যেমন প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাসে আমুল পরিবর্তন ঘটে। 

১৯৯২ সালে ত্রিমাত্রিক বস্তু শনাক্তকরণে লিস্ট শিফট ইনভেরিয়েন্স এবং বিকৃতির সহনশীলতায় সহায়তা করার জন্য ম্যাক্স পুলিং চালু করা হয়েছিল। ২০১০ সালে, ম্যাক্স পুলিংয়ের মাধ্যমে পশ্চাত-বিস্তার প্রশিক্ষণ জিপিইউ দ্বারা ত্বরান্বিত হয় এবং অন্যান্য পুলিংয়ের বৈকল্পিকগুলির চেয়ে ভাল সঞ্চালন দেখানো হয়েছিল। 

ভ্যানিশিং গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটি ব্যাক-প্রোপাগ্যাগেশন ব্যবহার করে এমন বহু-স্তরযুক্ত ফিডফরওয়ার্ড নেটওয়ার্ক এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রভাবিত করে। যখন ত্রুটিগুলি স্তরে স্তরে ছড়িয়ে পড়ে, স্তরের সংখ্যার সাথে তারা দ্রুতগতিতে সঙ্কুচিত হয়,যা সেই ত্রুটিগুলির উপর ভিত্তি করে নিউরন ওজনগুলির সমন্বয়কে আটকে দেয়, বিশেষ করে গভীর নেটওয়ার্কগুলিকে প্রভাবিত করে।

এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠার জন্য, শ্মিডুবার নেটওয়ার্কগুলির একটি বহুস্তরের অনুক্রম (১৯৯২) গ্রহণ করেন, যাতে প্রতি স্তর এক স্তর করে আধাতত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষণ মাধ্যমে প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং ব্যাকপ্রোপাগেশন দ্বারা সমন্বিত। বেনকে-এর (২০০৩) ইমেজ পুনর্গঠন এবং মুখ স্থানীয়করণ মত সমস্যা সমাধান শুধুমাত্র গ্রেডিয়েন্ট-এর ( আর.প্রপ ) চিন্হের উপর নির্ভরশীল।

হিন্টন এবং তার সহকর্মীরা (২০০৬) প্রতিটি স্তর মডেল করার জন্য একটি সীমিত বোল্টজম্যান মেশিন- এর সঙ্গে বাইনারি বা বাস্তব-মান বিশিষ্ট প্রচ্ছন্ন চলকের ধারাবাহিক স্তর ব্যবহার করে একটি উচ্চ স্তরের উপস্থাপনা শেখার প্রস্তাবনা দেন। যথেষ্ট সংখ্যক স্তর শিখে গেলে, উচ্চ স্তরের বৈশিষ্ট্যের অ্যাক্টিভেশনগুলি থেকে মডেলটি ("পূর্বপুরুষ ধাপ") নমুনা করার সময় ডেটা পুনরুত্পাদন করে গভীর আর্কিটেকচারটিকে একটি জেনারেটিভ মডেল হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। ২০১২ সালে, অং ও ডিন ইউটিউব ভিডিও থেকে নেওয়া শুধু লেবেল-ছাড়া চিত্র দেখে বিড়ালের মতো উচ্চ স্তরের ধারণাকে চিনতে শেখা একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে। 

জিপিইউ এবং বন্টিত কম্পিউটিং ব্যবহার করার মাধ্যমে যখন উপলব্ধ কম্পিউটিং ক্ষমতা বৃদ্ধি পেল, তখন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের প্রাথমিক চ্যালেঞ্জগুলি সফলভাবে অপ্রয়োজনীয় পূর্ব-প্রশিক্ষণের মতো পদ্ধতির সাহায্যে সমাধান করা হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি বড় আকারে, বিশেষত ছবি ও দৃষ্টি শনাক্তকরণ সমস্যার সমাধানে নিযুক্ত করা হয়। এই " গভীর শিক্ষণ " বা “ডিপ লার্নিং” হিসাবে পরিচিত হয়ে ওঠে। 
প্রতিযোগিতা
হার্ডওয়্যার-ভিত্তিক ডিজাইন
হেবিয়ান শিক্ষণ
ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন বা পশ্চাত-বিস্তার