深層学習アルゴリズムはアンサンブルベースのメソッドを表しますか？

簡単にディープラーニングについて（参考）：

ディープラーニングは、複数の線形変換と非線形変換で構成される複数の処理層を持つディープグラフを使用して、データの高レベルの抽象化をモデル化しようとする一連のアルゴリズムに基づく機械学習の分岐です。

ディープニューラルネットワーク、たたみ込みディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、リカレントニューラルネットワークなどのさまざまなディープラーニングアーキテクチャが、コンピュータービジョン、自動音声認識、自然言語処理、音声認識、バイオインフォマティクスなどの分野に適用され、それらが生成することが示されていますさまざまなタスクに関する最新の結果。

することができ、深いニューラルネットワークや畳み込み深いニューラルネットワークは、と見ることがアンサンブルベースの機械学習の方法？それとも別のアプローチですか？

それらを異なるアプローチとして考える必要があります。ディープニューラルネットは単一の独立したモデルですが、アンサンブルモデルは多くの独立したモデルのアンサンブルです。

2つの間の主な関係は、アンサンブルメソッドに着想を得たディープニューラルネットをトレーニングする特定の方法であるドロップアウトです。

ディープニューラルネットワークは、原則として、機械学習アルゴリズムのアンサンブルのコンポーネントになる可能性がありますあります。Ensembleメソッドは、基本的には、複数のアルゴリズムを使用し、それらの出力を何らかの方法で結合することを意味します。

それ以外には、ディープラーニングとアンサンブル法のアイデアとの間に特別な関連は見られません。DLは、ツールキットのもう1つのツールです。