شبکه‌های عصبی عمیق از چند نوع لایه تشکیل شده‌اند : 

لایه‌های ورودی ( Input Layers): داده‌های خام مانند تصویر یا متن را دریافت می‌کنند.

لایه‌های پنهان  (Hidden Layers): شامل میلیون‌ها پارامتر قابل یادگیری‌اند که وظیفه‌ی استخراج ویژگی‌ها را دارند.

لایه‌های خروجی (Output Layers): نتیجه‌ی نهایی مانند برچسب طبقه‌بندی یا پاسخ زبانی را تولید می‌کنند.

هر ارتباط میان نرون‌ها دارای «وزن» است که در فرایند آموزش، از طریق محاسبه‌ی خطا و به‌روزرسانی گرادیان‌ها تنظیم می‌شود. الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند SGD، Adam، و  RMSProp نقش کلیدی در یادگیری این وزن‌ها دارند.