随着数字时代的进步，人们很快就会发现，未来的人工智能（AI）和机器学习等技术已经从根本上改变了我们的生活方式。它们不再是未来的技术；事实上，我们现在每天都在体验和见证人工智能，从智能数字助理到智能搜索引擎推荐。人工智能最突出的功能可能是深度学习。虽然这个词在2000年由Igor Aizenberg首次与神经网络联系在一起，但直到最近几年才流行起来。随着企业和初创企业争相分一杯羹，深度学习是当今最热门的科技话题之一。深度学习就像是这个数字时代的燃料，但没有神经网络，就没有深度学习。因此，为了澄清，我们将详细讨论这两个问题，并研究它们之间的差异。

深度学习

随着神经网络在21世纪的复兴，深度学习已经成为一个活跃的研究领域，为现代机器学习铺平了道路。在此之前，这种算法被称为人工神经网络（ANN）。然而，深度学习的概念比人工神经网络要宽泛得多，它包括多个不同领域的互联机器。深度学习是人工智能的一种方法，是一种使计算机系统能够利用经验和数据进行改进的技术。它是一种特殊的机器学习方法，基于人工神经网络，允许计算机做人类自然产生的事情。它是基于以身作则的思想。学习可以有监督也可以无监督。这个想法是建立一个类似人脑结构的模型。这些算法优于其他类型的机器学习算法。

神经网络

神经网络，也称人工神经网络（ANN），是基于神经系统如何运行的思想的基础上的深度学习技术。人类所做的每一件事，他们拥有的每一个记忆，他们采取的每一个行动都是由神经系统控制的，神经系统的核心是神经元。在它的核心，神经元被优化以接收来自其他神经元的信息，处理这些信息并将结果发送给其他细胞，就像计算机模拟，感知器一样。感知器接收输入，将所有输入相加，并将其传递给激活函数，然后激活函数确定是否发送输出以及发送的级别。感知器的灵感来自人脑中的神经元，它们被组织成由相互连接的节点组成的层。

深度学习与神经网络的区别

概念

–神经网络，也称为人工神经网络，是一种**生物学习机制的信息处理模型。它的灵感来自于神经系统是如何运作的。神经系统包含被称为神经元的细胞。类似地，神经网络由模仿神经元生物功能的节点组成。另一方面，深度学习是一个比人工神经网络更广泛的概念，它包括连接机器的几个不同领域。深度学习是人工智能的一种方法，是一种使计算机系统能够利用经验和数据进行改进的技术。

建筑学

–神经网络是基于神经系统工作方式的简单架构模型，分为单层和多层神经网络。神经网络的简单实例也被称为感知器。在单层网络中，利用线性函数的广义变分将一组输入直接映射到一个输出上。在多层网络中，顾名思义，神经元是分层排列的，其中一层中子夹在输入层和输出层之间，称为隐层。另一方面，深度学习体系结构是基于人工神经网络的。

应用

–神经网络允许对非线性过程进行建模，因此它们是解决多种不同问题的绝佳工具，如分类、模式识别、聚类、预测和分析、控制和优化、机器翻译、决策、机器学习、深度学习等。深度学习模型可应用于各种领域，包括语音识别、自然语言处理、自动驾驶车辆、计算机辅助诊断、语音辅助、声音创建、机器人技术、计算机游戏、图像识别、脑癌检测、社交网络过滤、模式识别、生物医学等。

深度学习与神经网络：比较图

总结

一言以蔽之，深度学习就像这个数字时代的燃料，已经成为一个活跃的研究领域，为现代机器学习铺平了道路，但没有神经网络，就没有深度学习。然而，深度学习的概念比人工神经网络要宽泛得多，它包括多个不同领域的互联机器。神经网络是人工智能的基础，有助于实现深度学习。神经网络，也称为人工神经网络，是一组模仿人脑和神经系统的算法。最简单的神经网络被称为感知器，它的灵感来自人脑中的神经元。