什么是深度学习算法

⑴ 机器学习算法和深度学习的区别

一、指代不同

1、机器学习算法：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

2、深度学习：是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。

二、学习过程不同

1、机器学习算法：学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。

2、深度学习：通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输人层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。

三、应用不同

1、机器学习算法：：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

2、深度学习：计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。

⑵ 一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

深度学习在人工智能领域独领风骚，引领了第三次智能革命。众多表现出色的应用背后，深度学习的身影不可或缺，如AlphaGo的卓越表现即是深度学习的见证。

本文将深入浅出地讲解深度学习，包括基本概念、优缺点，以及四个核心算法的介绍。

深度学习与机器学习、人工智能的关系可概括如下：深度学习是机器学习的一个分支，尤其在人工智能发展中扮演重要角色，不断推动技术进步，如《人工智能发展史》所述。

它起源于人工神经网络，但超越了传统概念，虽然称谓中有“神经网络”元素，如卷积神经网络和循环神经网络，但实际上是技术的提升和扩展。

李开复的《人工智能》中，深度学习用简单比喻解释：比如识别汉字，就像通过复杂的水管网络调节水流，通过大量数据调整阀门，使其能识别各种汉字。

相较于传统机器学习，深度学习在特征提取上更为自动化，但这也导致了可解释性不足。深度学习的优势在于强大的学习能力，广泛适应性，数据驱动和较高的上限，以及可移植性。然而，代价是高计算需求、复杂模型设计和潜在的偏见问题。

四种典型深度学习算法包括：

• 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别，具有独特的价值和实际应用。


• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如文本和语音，有LSTM和GRU等优化变种。


• 生成对抗网络（GANs）：模拟对抗性学习，提升数据生成质量。


• 深度强化学习（RL）：强化策略学习，如在Flappy bird游戏中的应用。

总结来说，深度学习是机器学习的一个重要分支，其强大的学习能力和广泛应用带来便利，但也面临硬件需求高和模型复杂性的挑战。通过理解这些，我们可以更好地利用和评估深度学习技术。