機器學習、深度學習、神經網路、深度神經網路之間有何區別？

相信很多人看到這幾個名詞，腦袋都會被繞暈了，那麼它們之間有何區別？

其實一開始，我也是被這個幾個詞搞的暈暈的，不過經過閱讀書籍及網路查找各種資料，已經完全搞清楚了這幾個概念之間的區別。

機器學習

機器學習早在20世紀50年代就已經很火了，它有著很長的歷史，主要指的是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科。

簡單的說，就是讓機器具備學習能力，就叫機器學習了。

深度學習

深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出，Hinton被譽為深度學習之父，不過深度學習的本質就是人工神經網路。

深度學習是機器學習的一種。

神經網路

神經網路如果前面沒有加前綴，一般是指生物神經網路，生物神經網路指的就是動物大腦，我們的大腦由無數個(幾十上百億)個神經元組成，這些神經元組成了一個極其複雜的神經網路，這個神經網路就是我們大腦的核心，人類為什麼具備學習，思維及意識等，就是因為我們人類有著生物界最為強大的神經網路(即大腦)。

我們有著這麼強大的神經網路，自然是全球科學家都希望能夠模擬的，如果能夠模擬成功，那麼機器也能夠跟人一樣，至少能夠具備學習能力，於是就有了人工神經網路。

深度神經網路

深度神經網路其實就是一種神經網路，無論它指的是生物的神經網路，還是人工的神經網路，它指的都是這個神經網路的複雜度，拿人工神經網路來說，神經網路的層數越多，就越複雜，它所具備的學習能力就越深，因此我們就稱之為深度神經網路了。

它們之間的關係

深度學習是機器學習的一種，常用的其他機器學習方法除了深度學習，比較知名的還有VM(向量機)。

而深度學習的本質就是人工神經網路，曾經人工神經網路被社會各界不看好，很難獲得投資，因此2006年Hinton就將這個以人工神經網路為本質的機器學習方法，改名為深度學習了。

為什麼會叫深度學習，我認為是因為人工神經網路就是模擬人腦的機制來學習了，而神經網路的層數越多(層數多的神經網路就可以叫深度神經網路了)，學習能力就越強，越有深度，因此就叫深度學習了。

一句話總結：深度學習是機器學習的一種，它是以人工神經網路為本質的，這個人工神經網路如果層數很多的話(複雜度高)，我們就可以稱之為深度神經網路了。

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