深度學習(deep learning)和神經網路(neural network)的區別
隨著數字時代的進步，人們很快就會發現，未來的人工智慧（AI）和機器學習等技術已經從根本上改變了我們的生活方式。它們不再是未來的技術；事實上，我們現在每天都在體驗和見證人工智慧，從智慧數字助理到智慧搜尋引擎推薦。人工智慧最突出的功能可能是深度學習。雖然這個詞在2000年由Igor Aizenberg首次與神經網路聯絡在一起，但直到最近幾年才流行起來。隨著企業和初創企業爭相分一杯羹，深度學習是當今最熱門的科技話題之一。深度學習就像是這個數字時代的燃料，但沒有神經網路，就沒有深度學習。因此，為了澄清，我們將詳細討論這兩個問題，並研究它們之間的差異。
深度學習
隨著神經網路在21世紀的復興，深度學習已經成為一個活躍的研究領域，為現代機器學習鋪平了道路。在此之前，這種演算法被稱為人工神經網路（ANN）。然而，深度學習的概念比人工神經網路要寬泛得多，它包括多個不同領域的互聯機器。深度學習是人工智慧的一種方法，是一種使計算機系統能夠利用經驗和資料進行改進的技術。它是一種特殊的機器學習方法，基於人工神經網路，允許計算機做人類自然產生的事情。它是基於以身作則的思想。學習可以有監督也可以無監督。這個想法是建立一個類似人腦結構的模型。這些演算法優於其他型別的機器學習演算法。
神經網路
神經網路，也稱人工神經網路（ANN），是基於神經系統如何執行的思想的基礎上的深度學習技術。人類所做的每一件事，他們擁有的每一個記憶，他們採取的每一個行動都是由神經系統控制的，神經系統的核心是神經元。在它的核心，神經元被最佳化以接收來自其他神經元的資訊，處理這些資訊並將結果傳送給其他細胞，就像計算機模擬，感知器一樣。感知器接收輸入，將所有輸入相加，並將其傳遞給啟用函式，然後啟用函式確定是否傳送輸出以及傳送的級別。感知器的靈感來自人腦中的神經元，它們被組織成由相互連線的節點組成的層。
深度學習與神經網路的區別
概念
–神經網路，也稱為人工神經網路，是一種**生物學習機制的資訊處理模型。它的靈感來自於神經系統是如何運作的。神經系統包含被稱為神經元的細胞。類似地，神經網路由模仿神經元生物功能的節點組成。另一方面，深度學習是一個比人工神經網路更廣泛的概念，它包括連線機器的幾個不同領域。深度學習是人工智慧的一種方法，是一種使計算機系統能夠利用經驗和資料進行改進的技術。
建築學
–神經網路是基於神經系統工作方式的簡單架構模型，分為單層和多層神經網路。神經網路的簡單例項也被稱為感知器。在單層網路中，利用線性函式的廣義變分將一組輸入直接對映到一個輸出上。在多層網路中，顧名思義，神經元是分層排列的，其中一層中子夾在輸入層和輸出層之間，稱為隱層。另一方面，深度學習體系結構是基於人工神經網路的。
應用
–神經網路允許對非線性過程進行建模，因此它們是解決多種不同問題的絕佳工具，如分類、模式識別、聚類、預測和分析、控制和最佳化、機器翻譯、決策、機器學習、深度學習等。深度學習模型可應用於各種領域，包括語音識別、自然語言處理、自動駕駛車輛、計算機輔助診斷、語音輔助、聲音建立、機器人技術、計算機遊戲、影象識別、腦癌檢測、社交網路過濾、模式識別、生物醫學等。
深度學習與神經網路：比較圖
總結
一言以蔽之，深度學習就像這個數字時代的燃料，已經成為一個活躍的研究領域，為現代機器學習鋪平了道路，但沒有神經網路，就沒有深度學習。然而，深度學習的概念比人工神經網路要寬泛得多，它包括多個不同領域的互聯機器。神經網路是人工智慧的基礎，有助於實現深度學習。神經網路，也稱為人工神經網路，是一組模仿人腦和神經系統的演算法。最簡單的神經網路被稱為感知器，它的靈感來自人腦中的神經元。
- 發表於 2021-06-26 09:23
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