ニューラルネットワークとディープラーニングの違い

ニューラルネットワークとディープラーニングの違いに関しては、より多くのレイヤーが含まれている、大規模なデータセット、強力なコンピューターハードウェアなど、複雑なモデルのトレーニングを可能にするいくつかの項目をリストできます。

これらに加えて、NNとDLの違いに関する詳細な説明はありますか？

深層学習=深層人工ニューラルネットワーク+ その他の種類の深層モデル。

ディープ人工ニューラルネットワーク= 1層を超える人工ニューラルネットワーク。（ディープニューラルネットワークの最小レイヤー数を参照）

Frank Dernoncourtの方がより一般的な目的の答えを持っていますが、人々が「ディープラーニング」という広い用語を使用する場合、コンボリューションなど、古い/従来の方法では見られない最近の手法の使用を示唆していることは言及する価値があると思います（完全に接続された）ニューラルネットワーク。画像認識の問題の場合、畳み込みニューロン/フィルターは重みを共有することでオーバーフィットのリスクをいくらか低減するため、畳み込みはより深いニューラルネットワークを可能にします。

層の多くのニューラルネットワークがある深いアーキテクチャ。

ただし、ニューラルネットワークで使用される逆伝播学習アルゴリズムは、ネットワークが非常に深い場合はうまく機能しません。ディープアーキテクチャでのアーキテクチャの学習（ "ディープラーニング"）では、これに対処する必要があります。たとえば、ボルツマンマシンは、対照的な学習アルゴリズムを代わりに使用します。

深いアーキテクチャを思いつくのは簡単です。深いアーキテクチャでうまく機能する学習アルゴリズムを思いつくことは難しいことがわかっています。

ディープラーニングには、複数のレイヤーを持つニューラルネットワークが必要です。各レイヤーは数学的変換を行い、次のレイヤーにフィードします。最後の層からの出力は、特定の入力に対するネットワークの決定です。入力層と出力層の間の層は、非表示層と呼ばれます。

ディープラーニングニューラルネットワークは、レイヤーで相互接続されたパーセプトロンの膨大なコレクションです。ネットワーク内の各パーセプトロンの重みとバイアスは、ネットワーク全体の出力決定の性質に影響を与えます。完全に調整されたニューラルネットワークでは、すべてのパーセプトロンの重みとバイアスのすべての値は、出力の決定がすべての可能な入力に対して常に（予想どおり）正しいように行われます。重みとバイアスはどのように構成されていますか？これは、ディープラーニングと呼ばれるネットワークのトレーニング中に繰り返し発生します。（シャラドガンジー）