這兩種方法既有相同點又有不同點。

AI（Artificial Intelligence），全稱叫人工智能，是一種基于計算機的多學(xué)科交叉的新興科學(xué)技術(shù)。它的作用跟我們想象中的一樣，能夠代替人類做很多繁重的工作。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，則是實現(xiàn)人工智能的方式，未來可能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)我們想象中的人工智能，也可能以深度學(xué)習(xí)的方式實現(xiàn)。也就是說，人工智能是目標(biāo)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)是方法。

那神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別呢，相信你已經(jīng)略知一二，他倆是兩種不同的方法。這兩種方法既有相同點又有不同點。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物學(xué)里根據(jù)人的大腦里神經(jīng)元的運轉(zhuǎn)方式而抽象總結(jié)出來的一種方法，其特點是通過不斷迭代、負(fù)反饋的方式求最佳解的過程。

深度學(xué)習(xí)的概念正是源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上其含有多個隱含層和多個感知器。深度學(xué)習(xí)像一種貪心算法，追求從最低層找到一個事物的多種表達方式，比如一幅圖像，最簡單直接的形式是表達成像素點的形式。同樣，圖像也可以表達為各種輪廓的邊構(gòu)成，由顏色構(gòu)成，梯度構(gòu)成或者更高一層次的元素如：四肢、棱、柱子等構(gòu)成。在這個基礎(chǔ)上對事物進行分類辨別。

從廣義上講，深度學(xué)習(xí)也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有輸入層、隱含層、輸出層。但深度學(xué)習(xí)則是在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上還有特征學(xué)習(xí)部分，這就是我上面講的對信息的分級處理。

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