什麼是深度學習演算法

⑴ 機器學習演算法和深度學習的區別

一、指代不同

1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。

二、學習過程不同

1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。

2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。

三、應用不同

1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。

⑵ 一文看懂深度學習（白話解釋+8個優缺點+4個典型演算法）

深度學習在人工智慧領域獨領風騷，引領了第三次智能革命。眾多表現出色的應用背後，深度學習的身影不可或缺，如AlphaGo的卓越表現即是深度學習的見證。

本文將深入淺出地講解深度學習，包括基本概念、優缺點，以及四個核心演算法的介紹。

深度學習與機器學習、人工智慧的關系可概括如下：深度學習是機器學習的一個分支，尤其在人工智慧發展中扮演重要角色，不斷推動技術進步，如《人工智慧發展史》所述。

它起源於人工神經網路，但超越了傳統概念，雖然稱謂中有「神經網路」元素，如卷積神經網路和循環神經網路，但實際上是技術的提升和擴展。

李開復的《人工智慧》中，深度學慣用簡單比喻解釋：比如識別漢字，就像通過復雜的水管網路調節水流，通過大量數據調整閥門，使其能識別各種漢字。

相較於傳統機器學習，深度學習在特徵提取上更為自動化，但這也導致了可解釋性不足。深度學習的優勢在於強大的學習能力，廣泛適應性，數據驅動和較高的上限，以及可移植性。然而，代價是高計算需求、復雜模型設計和潛在的偏見問題。

四種典型深度學習演算法包括：

• 卷積神經網路（CNN）：用於圖像識別，具有獨特的價值和實際應用。


• 循環神經網路（RNN）：適用於序列數據處理，如文本和語音，有LSTM和GRU等優化變種。


• 生成對抗網路（GANs）：模擬對抗性學習，提升數據生成質量。


• 深度強化學習（RL）：強化策略學習，如在Flappy bird游戲中的應用。

總結來說，深度學習是機器學習的一個重要分支，其強大的學習能力和廣泛應用帶來便利，但也面臨硬體需求高和模型復雜性的挑戰。通過理解這些，我們可以更好地利用和評估深度學習技術。