如何理解深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡？二者有哪些聯(lián)系？事實上，有幾個混淆的概念：人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習。人工智能是一個大方向和愿景。它提出了許多有待解決的問題，如機器視覺、自然語言處理、機器

如何理解深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡？二者有哪些聯(lián)系？

事實上，有幾個混淆的概念：人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習。人工智能是一個大方向和愿景。它提出了許多有待解決的問題，如機器視覺、自然語言處理、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘、大腦模擬、人工生命等

2機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領域有待解決的問題和實現(xiàn)的方向

3。深度學習是利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行機器學習來解決人工智能相關問題的方法/算法之一

4神經(jīng)網(wǎng)絡是分層的，一層和兩層稱為感知器和多層感知器，三層或三層以上也稱為深度學習。

深度學習和普通的機器學習有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關系。機器學習是人工智能的重要領域之一，而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習之所以近年來流行起來，是因為它突破了傳統(tǒng)機器學習無法解決的一些問題。

機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機器學習來說，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼亍⑽恢?、方向等）。特征的準確性將在很大程度上決定大多數(shù)機器學習算法的性能。為了使特征準確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進特征。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)的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡使它能夠在雜波中學習，自動發(fā)現(xiàn)與任務相關的特征（可以看作是自發(fā)學習的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。

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)的機器學習在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的性能，而深度學習則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴大，深度學習的效果會逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。