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liuyubobobo

2018-02-01

哈哈哈哈，想起了知乎的一个段子：

如果要做事，想赶快入门，速度出活，请先死记住： 
深度学习=多层的神经网络

如果要写论文，要作报告，要闲聊，请坚持一个原则：
深度学习绝不仅仅是多层的神经网络。

哈哈哈哈。

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下面正经回答一下：

广义来讲，近乎完全可以说深度学习是一种神经网络。虽然“深度学习”这个叫法更偏向是描述一种机制（是一种学习机制）；而“神经网络”更是一种学习使用的结构模型（是一种网络模型）。

但是，“深度学习”中的这个“深度”，其实就是指建立神经网络的层数比较多（比较深）。此时，在具体应用上，会出现很多新的问题，在训练上不是使用传统的神经网络的反向传播就可以解决的。正因为如此，深度学习慢慢建立起了很多专属于自己的方法，以及应用在不同领域上的模型的变种。并且，理论上，这些方法不仅仅可以应用于多层神经网络，只要是有深度的模型，都会出现这些问题，都可以使用这些方法。比如树模型。不过这是理论上，实际上，神经网络依然是使用最广泛的模型。因此，当我们谈论这些“解决深度带来的一系列问题的技术“的时候，通常会说“深度学习”；而说“神经网络”，通常是指传统的神经网络：）

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慕慕9414451

回复

liuyubobobo

是啊。之前确实被带晕了。

2018-02-02

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