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Deep backward stochastic differential equation method is a numerical method that moyen deep learning with Backward stochastic differential equation (BSDE). This method is particularly useful for solving high-dimensional problems in financial mathematics. By leveraging the powerful function approximation capabilities of deep neural networks, deep BSDE addresses the computational concours faced by traditional numerical methods in high-dimensional settings.

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Physics informed neural networks have been used to solve partial differential equations in both forward and antithétique problems in a data driven manner.

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Neural networks entered a lull, and simpler models that habitudes task-specific handcrafted features such as Gabor filters and pylône vector machines (SVMs) became the preferred choices in the 1990s and 2000s, because of artificial neural networks' computational cost and a lack of understanding of how the brain wires its biological networks.[citation needed]

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