深度学习是机器学习的一个子集，基于深层神经网络（多层感知器）自动学习数据的高阶特征，无需人工设计特征工程。与机器学习的区别包括：模型复杂度：深度学习模型（如卷积神经网络、Transformer）参数量远超传统算法，需大量数据训练。特征提取：机器学习需手动提取特征（如SVM的手工核函数），深度学习自动学习特征。计算资源：深度学习依赖GPU/TPU加速，训练耗时更长。应用场景：深度学习擅长处理非结构化数据（如图像、语音、文本），机器学习适用于结构化数据与中小规模问题。可解释性：深度学习模型更“黑箱”，解释难度高于传统机器学习算法。例如，ChatGPT基于深度学习的Transformer架构，而决策树模型属于传统机器学习。
文章来源：
十万个为什么
版权声明：除非特别标注，否则均为本站原创文章，转载时请以链接形式注明文章出处。
还木有评论哦，快来抢沙发吧~