深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

深度學(xué)習(xí)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在九幾年就很火了，之后因?yàn)闆]法解決多層網(wǎng)絡(luò)，梯度消失的問題，一度被svm的性能超越。直到2012年hinton提出rbm，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才興起

烽火戲諸侯。

深度學(xué)習(xí)的概念是讓計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)層次化的概念體系來理解世界。 而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以理解為只是一種實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的算法。 嚴(yán)格意義上不能將兩者等同，但是現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好像也是唯一的手段.....

一樣 。。。。。。。。。

你好。區(qū)別就是深度學(xué)習(xí)隱藏層更多。至于有多少隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)叫深度學(xué)習(xí)并沒有定義。

深度學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)方式，指的是采用深度模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，不是模型。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模型。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要夠深就能稱為深度模型。但是深度模型不止只有夠深的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種，還有 DBM、DBN 等圖模型，...

這要說梯度的意義了。梯度是一個(gè)向量，對(duì)應(yīng)方向?qū)?shù)取得最大值的方向，也就是函數(shù)增長最快的方向，梯度的反向，就是函數(shù)下降最快的方向。要求最小值，自然可以用梯度下降法來求。

介紹深度學(xué)習(xí)就必須要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的，其實(shí)最開始只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，上文也提到2006年Geoffrey Hinton老爺子提出了Deep Learning，核心還是人工神...

我盡量表述簡單明了一些 如果只是普通的理解的話，兩者意義幾乎一致的，都是實(shí)際人工智能的一種方式。 作為專業(yè)的話，“多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”指的是一種架構(gòu)，層次。而深度學(xué)習(xí)只是這種架構(gòu)要實(shí)現(xiàn)的目的。

他們是一家做網(wǎng)站的公司，據(jù)我了解，其售后是極差的，前期你可能會(huì)感受到他們很熱情的，但后面你就感受到絕望。 對(duì)于他們所說的，基本都不可信，很多都是抄襲的，這個(gè)只有內(nèi)行的人才知道，謹(jǐn)慎。