什么是深度学习？它和神经网络有什么关系？

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。

• 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。

• 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。

• 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。

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总结一下：

• 深度学习是一种特殊的机器学习方法；

• 它是以“神经网络”为核心结构；

• 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；

• 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。