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(guān)系。機器學習是人工智能的重要領(lǐng)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

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(guān)系。機器學習是人工智能的重要領(lǐng)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，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、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(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習，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(wù)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。

在所有有用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用數(shù)量最多的“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

必須是VGg網(wǎng)絡(luò)模型。別問我為什么。我的訂閱號看看答案

深度學習是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。

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

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們?nèi)谌朐械恼J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。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。