شبکه های عصبی مصنوعی عمیق انتخاب بهتری از ویژگی ها در داده های سری های زمانی در مقایسه با شبکه های NN کم عمق ارائه می کنند و ویژگی های بیشتری را نیز در نظر می گیرند. واضح است که تمامی ساختارهای موجود DNN و انتخاب های آموزش آن ها در این مقاله ارائه نشده است.. به عنوان مثال، یک جهت گیری امیدوار کننده توسعه مدل هایی است که معماری خود را در فرآیند یادگیری تغییر می دهند. کارهای تحقیقاتی عملی در حال حاضر در اختیار ریاضی دانان است تا هر چیزی را در ارتباط با DNN اثبات کنند. نسخه های بسیاری از معماری عمیق وجود دارد و در بیشتر موارد هیچ اثبات ریاضی مبنی بر بهتر یا خوب بودن آن ها نسبت به موارد دیگر وجود ندارد.