深度学习与神经网络有什么区别

深度学习与神经网络有什么区别

找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。特征是由网络自己选择。

另外，深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。

深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。而神经网络则是可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。

生物神经网络就是生物的大脑神经元、主要是由细胞以及触点组成的，主要的作用就是让生物产生意识，或者是帮助生物实现思考还有行动的目的。神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经