深度学习和机器学习存在以下主要区别:
一、网络结构
深度学习使用多层的神经网络结构。
而机器学习使用较简单的模型,如线性模型、决策树等。
二、参数量
深度学习拥有大量的参数需要学习。
而机器学习通常只有相对较少的参数。
三、特征学习
深度学习可以自动学习特征。
而机器学习需要人工设计特征。
四、泛化能力
深度学习的泛化能力更强,对大量新数据有更好的处理。
机器学习泛化能力一般。
五、优化方法
深度学习主要使用反向传播算法进行优化。
机器学习使用经典优化方法,如梯度下降法。
六、任务类型
深度学习更擅长计算机视觉、自然语言处理等复杂任务。
而机器学习解决较广泛的问题类型。
七、数据依赖
深度学习更依赖大量数据。
机器学习对数据量要求一般。
总的来说,两者的主要区别在于:
1.网络结构(多层Vs简单)
2.参数量(庞大Vs少)
3.特征学习(自动Vs人工)
4.泛化能力(强Vs一般)
5.优化方法(反向传播Vs经典)
6.任务类型(复杂Vs广泛)
7.数据依赖(强Vs一般)
总的来说:
- 深度学习使用多层网络结构
- 自动学习特征
- 具有强大的非线性拟合能力
- 但需要大量数据支持
机器学习更聚焦算法本身。深度学习更关注建模复杂问题。