浅层神经网络与深度神经网络
bp神经网络，把它分为很多层，可以算深度学习嘛？
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
深度学习算法有哪些卷积神经网络
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。
特征是由网络自己选择。
神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?
深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deep belief network（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。
GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能。深度学习是神经网络的唯一发展和延续。
在现在的语言环境下，深度学习泛指神经网络，神经网络泛指深度学习。在当前的语境下没有区别。定义生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
“深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。
深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。
特征是由网络自己选择。需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：深度不足会出现问题。人脑具有一个深度结构。认知过程逐层进行，逐步抽象。
深度学习的核心思想：把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：①无监督学习用于每一层网络的pre-train；②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；③用自顶而下的监督算法去调整所有层。
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
“深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。
深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- . -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。
特征是由网络自己选择。需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：深度不足会出现问题。人脑具有一个深度结构。认知过程逐层进行，逐步抽象。
深度学习的核心思想：把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：①无监督学习用于每一层网络的pre-train；②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；③用自顶而下的监督算法去调整所有层。
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。
新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了“局部感受野”和“权植共享”的概念，大大减少了网络参数的数量。
关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。多层神经网络传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。
其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。
特征是由网络自己选择。