在人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)的大伞下,有一个非常重要的分支叫机器学习(Machine Learning,ML),而深度学习(Deep Learning)则是机器学习中的一个子领域。三者的关系可以类比为“人工智能 > 机器学习 > 深度学习”,它们之间的层级结构如下所示。
人工智能(AI)
└── 机器学习(ML)
└── 深度学习(DL)
✅ 人工智能是什么?
人工智能是一门让计算机具备“类似人类智能”的技术科学,目标是让机器能像人一样感知环境、理解语言、学习知识、进行推理,甚至做出决策和创造。
✅ 机器学习是什么?
机器学习是实现人工智能的一种方法。它让计算机通过分析数据来“学习”模式和规律,从而无需手动编写每一个规则。例如:你不需要告诉系统“苹果是红色的”,系统会通过大量图像数据学会“这是苹果”。
✅ 深度学习是什么?
深度学习是机器学习的一个分支,它模仿人脑中神经元的结构与工作方式,构建起人工神经网络,让机器可以自动提取特征、理解语义、识别图像或语音等。
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深度学习和神经网络的关系
深度学习本质上就是对神经网络的进一步发展。
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神经网络(Neural Networks)最早可追溯到20世纪50年代的“感知机(Perceptron)”模型,它由输入层、隐藏层和输出层构成。
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传统神经网络一般只有1~2个隐藏层,在处理复杂任务时能力有限。
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深度神经网络(DNN),也就是我们所说的“深度学习模型”,拥有多个隐藏层,能够逐层提取、抽象和理解数据中的复杂特征。
这就好比人眼识别图像时,会先识别边缘、颜色、形状,然后逐层理解成“这是猫”还是“这是狗”。深度学习正是模拟了这种“由浅入深”的处理方式。
总结一下:
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深度学习是一种特殊的机器学习方法;
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它是以“神经网络”为核心结构;
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之所以称为“深度”,是因为它有多层网络结构,能更深入地理解复杂的数据;
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它广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等前沿领域。