深度學習是機器學習算法的子類，其特殊性是有更高的復雜度。因此，深度學習屬于機器學習，但它們絕對不是相反的概念。我們將淺層學習稱為不是深層的那些機器學習技術。

讓我們開始將它們放到我們的世界中：

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這種高度復雜性基于什么?

在實踐中，深度學習由神經網絡中的多個隱藏層組成。我們在《從神經元到網絡》一文中解釋了神經網絡的基礎知識，然后我們已經將深度學習介紹為一種特殊的超級網絡：

層數的增加和網絡的復雜性被稱為深度學習，類似于類固醇(steroids)上的常規網絡。

為什么這種復雜性是一個優勢?

知識在各個層間流動。就像人類學習，一個逐步學習的過程。第一層專注于學習更具體的概念，而更深的層將使用已經學習的信息來吸收得出更多抽象的概念。這種構造數據表示的過程稱為特征提取。

它們的復雜體系結構為深度神經網絡提供了自動執行特征提取的能力。相反，在常規的機器學習或淺層學習中，此任務是在算法階段之外執行的。由人員，數據科學家團隊(而非機器)負責分析原始數據并將其更改為有價值的功能。

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深度學習的根本優勢在于，可以在無結構化數據上訓練這些算法，而無限制地訪問信息。這種強大的條件為他們提供了獲得更多有價值的學習的機會。

也許現在您在想...

從多少層開始，它被視為深度學習?關于淺層學習何時結束和深度學習何時開始尚無統一定義。但是，最一致的共識是，多個隱藏層意味著深度學習。換句話說，我們考慮從至少3個非線性轉換進行深度學習，即大于2個隱藏層+ 1個輸出層。

除了神經網絡之外，還有其他深度學習嗎?

我也無法對此達成完全共識。然而，似乎有關深度學習的一切至少或間接地與神經網絡有關。因此，我同意那些斷言沒有神經網絡就不會存在深度學習的人的觀點。

我們什么時候需要深度學習?

通用逼近定理( Universal Approximation Theorem, UAT)聲明，只有一個有限層神經元的隱藏層足以逼近任何尋找的功能。這是一個令人印象深刻的陳述，其原因有兩個：一方面，該定理證明了神經網絡的巨大能力。但是，另一方面，這是否意味著我們永遠不需要深度學習?不，深吸一口氣，并不意味著……

UAT并未指定必須包含多少個神經元。盡管單個隱藏層足以為特定功能建模，但通過多個隱藏層網絡學習它可能會更加有效。此外，在訓練網絡時，我們正在尋找一種功能，可以最好地概括數據中的關系。即使單個隱藏網絡能夠表示最適合訓練示例的功能，這也不意味著它可以更好地概括訓練集中數據的行為。

Ia Goodfellow，Yahua Bengio，Aaron Courville的《深度學習》一書對此進行了很好的解釋：

總而言之，具有單層的前饋網絡足以表示任何功能，但是該層可能過大而無法正確學習和概括。在許多情況下，使用更深入的模型可以減少表示功能所需的單元數，并可以減少泛化誤差。

總結

深度學習基本上是機器學習的子類，它是使用多個隱藏層的神經網絡。它們的復雜性允許這種類型的算法自行執行特征提取。由于它們能夠處理原始數據，因此可以訪問所有信息，因此有可能找到更好的解決方案。