深度学习和神经网络的区别是什么

深度学习和神经网络的区别是什么？

尽管深度学习在其架构中加入了神经网络，但两者之间存在明显差异。除了定义不同之外，它们的结构也存在重大差异。

神经网络和深度学习之间的一些更关键的区别包括训练网络所需的时间。与深度学习模型相比，神经网络需要更少的时间来训练网络。深度学习模型也比神经网络更准确，并且表现出更高的性能。

深度学习和神经网络的概念是当今人工智能技术的基础。它们有助于自动化曾经由人类执行的智力任务。在当今的数字世界中，各种规模的公司和各种类型的任务都在使用人工智能，这些任务的执行效率远远超过人类单独完成的任务。

神经网络是一种计算模型。存在边的2个节点说明他们有关系，可以建立很多层的网络模型。神经网络模型可以逼近任意一个函数，不管是简单的还是复杂的函数。

深度学习是基于神经网络模型的一种计算学习方法。大量的数据灌入模型，通过反向传播，调参（边的权重参数），不断迭代后，误差值逼近阈值，模型收敛。

因此，神经网络是模型，深度学习是方法，它基于神经网络模型学习。