什么是感知算法 深度学习和普通的机器学习有什么区别？
深度学习和普通的机器学习有什么区别？
一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。
机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。
另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。
多层感知器，为什么能实现非线性？
由于增加了激活函数，如果激活函数是非线性的，则可以实现非线性。这个原则很简单。你可以试着用非线性函数来设置一个线性函数来运算，结果一定是非线性的。
然而，多层感知器网络不一定具有激活函数，并且激活函数不一定是非线性的。该方法可人为设定，仅利用非线性激活函数加随机权初值，是理论和实践验证的最佳方法。
深度学习结构及其算法和早已提出的多层感知器及其反向传播算法有哪些本质区别？
让我谈谈我个人的理解。深度学习只是一个泛称，包括DNN、CNN等。就DNN而言，目前的改进在于多层稀疏自编码的特征提取、初始权值的分层优化，有效地避免了简单bp算法的权值耗散，以及初始权值随机性容易导致陷入局部最优解的问题。此外，由于数据量的空前庞大和计算能力的空前提高，DNN在质量上得到了很大的提高。CNN卷积神经网络主要用于图像处理，但目前也逐渐应用于其他领域，如交通需求预测、信号分析等。本质上，由于多层卷积层和池化层的存在，也属于深度学习。这是一项新发明。
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