机器学习，深度学习，神经网络，Transformer的关系

原创于 2025-10-16 10:44:14 发布 · 1k 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #深度学习 #神经网络

该文章已生成可运行项目，

这是一个非常经典且重要的问题。
机器学习、深度学习、神经网络、Transformer 这四个概念是层层递进、包含与演进的关系。我们用一张图 + 详细解释来帮你彻底理清。

🧩 一、四者关系图（从大到小）

        机器学习 (Machine Learning)
                   ↓
             深度学习 (Deep Learning)
                   ↓
           神经网络 (Neural Networks)
                   ↓
         Transformer（一种神经网络架构）

👉 总结一句话：

Transformer 是一种神经网络，神经网络是深度学习的核心工具，深度学习是机器学习的一个子集。

📚 二、逐层解析

1. 机器学习（Machine Learning）

定义：让计算机从数据中自动学习规律，并用于预测或决策，而无需显式编程。
核心思想：数据 + 模型 + 训练 → 预测
常见算法：
- 线性回归
- 决策树
- 支持向量机（SVM）
- 随机森林
- 神经网络（也属于机器学习）

✅ 机器学习是最大的范畴。

2. 深度学习（Deep Learning）

定义：机器学习的一个子领域，使用多层神经网络来学习数据的层次化特征。
关键词：“深度” = 层数多（通常指3层以上）
特点：
- 自动提取特征（无需人工设计）
- 适合处理图像、语音、文本等复杂数据
- 需要大量数据和计算资源

📌 深度学习 ⊂ 机器学习

举个例子：
传统机器学习识别猫：需要人工设计“耳朵”“胡须”等特征。
深度学习：直接输入图片，网络自己学会“什么是猫”。

3. 神经网络（Neural Networks）

定义：受生物大脑启发的计算模型，由大量神经元（节点） 连接而成，用于模拟复杂函数。
基本结构：
- 输入层 → 隐藏层（可多层）→ 输出层
- 每层之间通过权重矩阵连接
常见类型：
- 全连接神经网络（Dense NN）
- 卷积神经网络（CNN）→ 用于图像
- 循环神经网络（RNN）→ 用于序列（如文本、语音）
- Transformer → 当前最先进的序列模型

📌 神经网络是深度学习的主要实现方式。

✅ 所以：深度学习 ≈ 深度神经网络（Deep Neural Networks）

4. Transformer

定义：一种特定的神经网络架构，2017年由 Google 在论文《Attention is All You Need》中提出。
核心创新：自注意力机制（Self-Attention）
- 让模型能“关注”输入序列中任意两个词的关系，无论距离多远
- 解决了 RNN 的长距离依赖问题
优势：
- 并行计算，训练更快
- 更擅长处理长文本
- 可扩展性强（如 GPT、BERT 都基于它）

📌 Transformer 是神经网络的一种，是当前深度学习在 NLP 领域的“王者架构”。

🌐 三、实际应用中的关系

模型/系统	使用的技术
AlphaGo	深度学习 + CNN + 强化学习
图像分类（如 ResNet）	深度学习 + CNN（神经网络）
语音识别	深度学习 + RNN / Transformer
GPT-3/4、ChatGPT	深度学习 + Transformer（神经网络）
BERT	深度学习 + Transformer

🔥 所以：
ChatGPT 是基于 Transformer 的神经网络，属于深度学习，也是机器学习的一种应用。

🧠 四、类比理解（通俗版）

想象你要造一辆车：

概念	类比
机器学习	“交通工具制造”（大类）
深度学习	“汽车制造”（机器学习中的一种高级方式）
神经网络	“内燃机”（汽车的核心动力系统）
Transformer	“涡轮增压发动机”（一种先进的内燃机设计）

✅ 你也可以用其他发动机（如RNN），但Transformer 是目前最强的。

📈 五、发展时间线

年份	里程碑
1950s-1980s	机器学习起步（线性模型、决策树）
1980s-2000s	神经网络兴起（MLP、CNN、RNN）
2012	深度学习爆发（AlexNet 在图像识别中大胜）
2017	Transformer 诞生（彻底改变 NLP）
2018-现在	GPT、BERT、LLaMA 等大模型基于 Transformer 席卷全球

✅ 总结表格

名称	层级	关系	典型应用
机器学习	最大范畴	包含深度学习	推荐系统、风控、预测
深度学习	子集	基于神经网络	图像识别、语音识别
神经网络	工具	深度学习的实现方式	CNN、RNN、Transformer
Transformer	架构	一种先进的神经网络	大语言模型（GPT、BERT）