深度学习和神经网络之间有什么区别？

深度学习和神经网络这两个术语可以互换使用，因为所有的深度学习系统均由神经网络组成。但是，两者的技术详情各不相同。神经网络技术有几种不同的类型，它们都可能无法用于深度学习系统。

对于此次比较，术语神经网络指的是前馈神经网络。前馈神经网络以从输入节点到输出节点的单向方式处理数据。此类网络也称为简单神经网络。

接下来探讨前馈神经网络和深度学习系统之间的一些主要区别。

架构

在简单神经网络中，一层中的每个节点均与下一层中的每个节点连接。其中只有一个隐藏层。

相比之下，深度学习系统有几个隐藏层，因此更加深入。

有两种具备不同架构的主要深度学习系统类型：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

CNN 架构

CNN 有三个层组：

• 卷积层使用预配置的筛选条件从输入的数据中提取信息。
• 池化层会减少数据的维度，将数据分解为不同的部分或区域。
• 完全连接层在各层之间创建额外的神经通路。这样，网络就能够了解特征之间的复杂关系并做出高级别预测。

可以在处理图像和视频时使用 CNN 架构，因为该架构可处理不同维度和大小的各种输入。 

RNN 架构

RNN 的架构可以可视化为一系列循环单元。

每个单元都连接到前一个单元，形成定向循环。在每个时间步骤中，循环单元获取当前输入，并将其与先前的隐藏状态合并。该单元生成输出并更新下一个时间步骤的隐藏状态。对于序列中的每个输入，都会重复此过程，这样网络就可以获取一段时间内的依赖关系和模式。

RNN 擅长处理语言建模、语音识别和情感分析等自然语言功能。

复杂性

每个神经网络都有参数，包括与神经元之间的每个连接相关联的权重和偏差。与深度学习系统相比，简单神经网络中的参数数量相对较少。因此，简单神经网络较为简单化，计算要求也较低。

相比之下，深度学习算法比简单神经网络更加复杂，因为它们涉及更多的节点层。例如，深度神经网络可以有选择地遗忘或保留信息，这使得它们非常适合处理长期的数据依赖关系。一些深度学习网络也使用自动编码器。自动编码器带有一层解码器神经元，用于检测异常、压缩数据以及帮助进行生成式建模。因此，大多数深度神经网络的参数数量非常多，而且计算要求相当高。

培训

得益于其较少的层数和连接，您可以更快地训练简单神经网络。但是，此类神经网络的简单性也限制了其训练深度。简单神经网络无法进行复杂的分析。

深度学习系统具备更出色的复杂模式和技能学习能力。使用许多不同的隐藏层，可以创建复杂的系统并训练它们，使其在复杂的任务中表现出色。话虽如此，要实现这一目标，就需要更多的资源和更大的数据集。

性能

前馈神经网络在解决基本问题（例如识别简单模式或对信息进行分类）时表现良好。但是，此类神经网络很难处理更复杂的任务。

另一方面，由于具备多个隐藏的抽象层，深度学习算法可以处理和分析大量数据。此类系统可以执行复杂的任务，例如自然语言处理（NLP）和语音识别。

	深度学习系统	简单神经网络
架构	由多个针对卷积或循环排列的隐藏层组成。	神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。这些神经网络在结构上模仿人类大脑。
复杂性	根据其功能，深度学习网络非常复杂，其结构包括长短期记忆（LSTM）和自动编码器。	神经网络复杂性较低，因为它们只包含几层。
性能	深度学习算法可以解决大量数据中的复杂问题。	神经网络在解决简单问题时表现良好。
培训	训练深度学习算法需要花费大量的资金和资源。	神经网络的简单性意味着训练成本较低。