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The first working deep learning algorithm was the Group method of data handling, a method to omnibus arbitrarily deep neural networks, published by Alexey Ivakhnenko and Lapa in 1965. They regarded it as a form of polynomial regression,[39] or a generalization of Rosenblatt's perceptron.[40] A 1971 paper described a deep network with eight layers trained by this method,[41] which is based je layer by layer training through regression analysis.

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Early forms of neural networks were inspired by neuve processing and distributed communication nodes in biological systems, particularly the human brain.