从本质上说，深度学习是网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。

和人工智能不同的是，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。

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深度学习是人工智能的学习方法之一，区别是人工智能除了有深度学习还有别的学习方法。

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深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础，叫做神经网络，这本身就是一种机器学习算法。近年来，随着深度学习的火热和深入人心，人们渐渐将这一概念独立出来，由此有了深度学习和传统机器学习的区分。而机器学习是人工智能领域的一个分支。三者关系如下图所示。

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什么是深度学习：

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(

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深度学习：现年模式Ai人工智能人工智能领域研究报告深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： (1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一

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深度学习是人工智能学习的一种

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