神经网络和深度学习系统之间的区别
自 1950 年代后期成立以来，人工智能和机器学习已经走过了漫长的道路。近年来，这些技术变得相当复杂和先进。虽然数据科学领域的技术进步值得称赞，但它们导致了大量的术语超出了普通人的理解。
有这么多各种规模的公司都在使用这些技术，即。人工智能和机器学习在他们的日常应用中。然而，许多人难以区分其庞大的术语。大多数人甚至可以互换使用“机器学习”、“深度学习”和“人工智能”这些术语。
这种混乱背后的原因是，尽管它们对不同的概念有如此多的不同名称——但它们中的大多数都彼此深深地纠缠在一起，并且有着相似之处。即便如此，这些术语中的每一个本身都是非常独特且以自己的方式有用的。
现在，让我们分别谈谈神经网络和深度学习系统，然后才能看到它们的区别！
什么是神经网络？
- 神经网络的灵感来自于宇宙中最复杂的物体——人脑。让我们先了解大脑是如何工作的。人脑是由一种叫做神经元的东西组成的。神经元是任何神经网络（包括大脑）中最基本的计算单元。
- 神经元接受输入，对其进行处理，并将其传递给网络的多个隐藏层中的其他神经元，直到处理后的输出到达输出层。
- 神经网络是可以通过机器感知来解释感官数据并对原始数据进行标记或分组的算法。它们旨在识别向量中包含的数字模式，这些向量需要将所有真实数据（图像、声音、文本、时间序列等）转换为
- 在最简单的形式中，人工神经网络 (ANN) 只有三层——输入层、输出层和隐藏层。
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什么是深度学习？
既然我们已经谈到了神经网络，那么让我们来谈谈深度学习。
深度学习，也称为分层学习，是人工智能中机器学习的一个子集，可以模仿人脑的计算能力，并创建类似于大脑用于决策的模式。与基于任务的算法相比，深度学习系统从数据表示中学习。它可以从非结构化或未标记的数据中学习。
什么是深度学习系统？
- 具有多个隐藏层且每个隐藏层中有多个节点的神经网络称为深度学习系统或深度神经网络。深度学习是深度学习算法的发展，可用于训练和预测复杂数据的输出。
- 深度学习中的“深度”一词是指隐藏层的数量，即神经网络的深度。本质上，每一个超过三层的神经网络，即包括输入层和输出层，都可以被认为是一个深度学习模型。
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神经网络和深度学习系统之间的差异表
现在我们已经讨论了神经网络和深度学习系统，我们可以继续前进，看看它们之间有什么不同！ Feed Forward Neural Networks Recurrent Neural Networks Symmetrically Connected Neural Networks Recursive Neural Networks Unsupervised Pre-trained Networks Convolutional Neural Networks Neurons Connection and weights Propagation function Learning rate Motherboards PSU RAM Processors It generally takes less time to train them. They have a lower accuracy than Deep Learning Systems It generally takes more time to train them. They have a higher accuracy than Deep Learning SystemsDIFFERENCE BETWEEN NEURAL NETWORKS DEEP LEARNING SYSTEMS Definition A neural network is a model of neurons inspired by the human brain. It is made up of many neurons that at inter-connected with each other. Deep learning neural networks are distinguished from neural networks on the basis of their depth or number of hidden layers. Architecture Structure Time & Accuracy
建筑学
详细的神经网络架构：
- 前馈神经网络——这是最常见的神经网络架构类型，第一层是输入层，最后一层是输出层。所有中间层都是隐藏层。
- 循环神经网络——这种网络架构是一系列人工神经网络，其中节点之间的连接沿着时间序列形成有向图。因此，这种类型的网络随着时间的推移表现出动态行为。
- 对称连接的神经网络——这些类似于循环神经网络，唯一的区别是单元之间的连接在对称连接的神经网络中是对称的（即两个方向的权重相同）。
深度学习模型架构详解：
- 无监督预训练网络——顾名思义，这种架构是根据过去的经验进行预训练的，不需要正式训练。这些包括自动编码器和深度信念网络
- 卷积神经网络——这是一种深度学习算法，可以获取输入图像，为图像中的各种对象分配意义（可学习的权重和偏差），并区分这些对象。
- 递归神经网络——这是通过递归地将相同的权重集应用于结构化输入并传递拓扑结构以在可变大小输入结构上的标量预测上生成结构化预测来创建的。
结构
神经网络结构详解：
神经网络具有以下组件
- 神经元——神经元是一种试图模仿生物神经元行为的数学函数。它计算所提供数据的加权平均值，然后通过称为逻辑函数的非线性函数发送数据。
- 连接和权重——顾名思义，连接将一层中的神经元连接到同一层或另一层中的另一个神经元。为每个连接分配一个权重值。单位之间关系的强度由权重表示。目标是降低体重，以减少减肥（错误）的机会。
- 传播——在神经网络中，有两个传播函数：前向传播，产生“预测值”，后向传播，传递“错误值”。
- 学习率——梯度下降用于训练神经网络。在每次迭代中，使用反向传播参考每个权重值计算损失函数的导数，然后从该权重中减去。学习率决定了模型的权重值更新的快慢。
深度学习模型结构详解：
深度学习模型具有以下组件
- 主板——深度学习模型的主板芯片通常基于 PCI-e 通道。
- 处理器——深度学习模型的 GPU 要求必须根据处理器的核心数量和成本来确定。
- 随机存取存储器（RAM） ——深度学习模型需要大量的计算能力和存储。为此，他们需要更大的 RAM。
- 电源单元 (PSU) – 随着内存需求的增长，拥有一个能够处理庞大而复杂的深度学习功能的大型电源单元变得越来越重要。
结论
由于深度学习和神经网络密切相关，表面上很难将它们区分开来。但是，您可能已经发现深度学习和神经网络并不完全相同。
深度学习与试图在大脑中存在的刺激和相关神经反应之间建立关系的特征的转换和提取相关联，而神经网络使用神经元以输入的形式传输数据，以在各种帮助下获得输出连接。