传统机器学习和深度神经网络对比_传统识别算法和神经网络有什么区别-优快云博客

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本文对比了深度神经网络（如Alpha GO的AlphaZero算法）与传统机器学习在工业领域的应用。深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统中有广泛应用，但其黑盒特性及对计算资源的需求限制了其在某些场景的使用。相反，传统机器学习算法提供了稳定且可解释的解决方案，更受工业界青睐。尽管深度学习存在挑战，但结合传统方法可能带来更好的可解释性和工业实践。

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Alpha GO

虽然大家会说AlexNet是深度学习的开始，但真正引爆整个AI行业的可以说是Alpha GO（人称阿尔法狗）。Alphabet子公司Deepmind开发的围棋算法在01博弈游戏上成功击败人类，除了传统的把神经网络往深里走，然后通过过去对局的学习意外，还加入了一些探索性的策略使得人们认为它将是未来的AI发展方向。如果你英语够好也可以直接阅读它的原文，这里并不是我想说的重点。我们要沉下心来反思这个浮躁的技术。

神经网络

一种传统的机器学习方法，它就好像是一颗横着放的树加上一些策略，看起来像人类的思考方式。它有人脑神经元的特质，像生物感受器一样。有多个输入端和多个输出端。同一个细胞可能要受到多个来源的输入才可能传播到下个神经细胞。

神经网络完美地复制了这一结构，它早在上个世纪初就已经有人用电阻地方式去模拟这样地算法，可是最终以失败告终，最直接地原因就是能力不是几十个神经元可以体现出来的。像万金油ResNet152的层数到达了152层神经网络，训练的过程对显卡要求是非常的高，如果使用Pytorch那么请自己查2019年Nvidia 2080Ti 8G现存以上显卡价格。不得不佩服人脑的伟大，可以提供几亿个这样的网络同时互相作用。