深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題

深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時間。

另一個明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個特點(diǎn)。一是觸動人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。