深度學習與機器學習

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我練習了一些機器學習方面的知識，並開發了一些小型項目。現在一些嘈雜的博客，文章，開放文章談論深度學習。我感興趣地看到實際上機器學習和深度學習之間的區別，也許學習一種稱爲深度學習的新方法/技術。我讀了很少的博客，但從概念上我看到，深度學習是機器學習的一個子集，它只不過是具有多層的神經網絡！但是，我很驚訝，並且很難辨認它是否是機器學習和深度學習之間的唯一區別！如果我們只想談論神經網絡，那麼深層學習而不是機器學習有什麼好處？所以如果是這樣，爲什麼不稱之爲神經網絡或深層神經網絡來區分某種分類呢？與我提到的有真正的區別嗎？是否有任何實例顯示出讓我們做出這些不同概念的顯着差異？深度學習與機器學習

來源

2017-07-20 dervish

以下是來自機器學習Coursera課程的神經網絡引用：*如果存在多個隱藏層，我們稱它們爲「深」神經網絡*所以，看起來你是對，這是機器學習領域的一個子集。 –

（1）此問題實際上已經在此處提出：https://stackoverflow.com/questions/11632516/what-are-advantages-of-artificial-neural-networks-over-support-vector-machines?rq = 1（因爲SVM是分類前DL的主要方法）。（2）請參閱https://stackoverflow.com/help/how-to-ask瞭解如何提出一個好問題;考慮改寫。也就是說，人們不會談論沒有ML的DL，「深度學習」只是一個更新的流行詞，多層並不是唯一的區別，並且引起注意的原因是深層神經網絡通常勝過其他ML算法的算法 – physincubus

深度學習設置的ML模式和策略，以增加傳統ML算法，如MLP，樸素貝葉斯分類器等高精度

其中最早的和最簡單的這種戰術 - 添加隱藏層，以提高網絡的學習能力。最近的一種 - 卷積自動編碼器

來源

2017-07-20 10:31:18

深度學習與機器學習

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