神经网络啥时候改名叫“深度学习”了？

问：神经网络啥时候改名叫“深度学习”了？答：

神经网络和深度学习从来不是同一个概念。前者是一种解决问题的模型，后者是一类机器学习的分支。二者分属不同的范畴领域。

神经网络（Neural Networks）是一种模拟人类神经系统的数学模型，用于解决复杂的模式识别和决策问题。它通常由多个神经元（或节点）组成，这些神经元通过连接（或权重）相互通信并处理输入数据。通过反向传播算法，神经网络可以通过调整权重来学习如何将输入映射到输出，从而实现模式识别和预测等任务。

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它通过使用多层神经网络（即深度神经网络）来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习利用神经网络的多层架构来自动学习数据表示，从而可以处理非常高维度、非常复杂的数据集，例如图像、语音、文本等。深度学习在许多领域中取得了巨大成功，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。

因此，神经网络通常是深度学习的基本构件之一。深度学习也涵盖了其他的技术，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。简而言之，神经网络是深度学习的基础模块，而深度学习是神经网络的更广泛和更高级的领域。

你可以这样理解这些名词之间的关系：

人工智能

├── 机器学习

│ ├── 监督学习

│ │ ├── 分类

│ │ ├── 回归

│ │ ├── 目标检测

│ │ └── ...

│ ├── 无监督学习

│ │ ├── 聚类

│ │ ├── 降维

│ │ └── ...

│ ├── 半监督学习

│ └── 强化学习

│ ├── Q-Learning

│ ├── SARSA

│ └── ...

└── 深度学习

├── 卷积神经网络

├── 循环神经网络

├── 生成对抗网络

└── ...