深度學習類神經網路差別、深度神經網路、類神經網路計算在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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近年來深度學習的基礎皆來至於類神經網路的演算法，以下先簡單介紹此算法。類神經網路(Neural Network):. 近年回歸於熱門的就是類神經網路(Neural Network)，起源1943 ...

深度學習與機器學習最大的差異，就是輸入端的特徵提取(feature extraction)，而深度學習將會透過卷積(Convolution) 的方式，取代了以人類知識作特徵提取這個環節，如下圖 ...

但是在相同數目的神經元時，深度神經網路的表現總是比較好[參3]，因此獲得廣泛應用。 ○深度學習背後的祕密. 其實，數學上可以證明，如果我們有無限多個 ...

不過，深度學習不需要再人為進行特徵擷取。只要把資料倒入訓練模型(常常會聽到的「神經網路」) 中，訓練模型會自己進行特徵擷取，接著進行判斷，得到答案(A)。

深度學習、機器學習和人工智慧 · 深度學習是以人工神經網路為基礎的機器學習子集。此學習程序有很大的深度，因為人工神經網路結構包含了多個輸入層、輸出 ...

深度學習又是機器學習的分支，深度學習是人工智慧中，成長最快的領域，深度學習 ... 但是因為人類神經網路太過複雜，為了方便以電腦模擬，將神經元分為多層次，來模擬 ...

機器學習要求工程師預先在數據中定義他們要尋找的模型特徵，（如“這樣做的人也做了那個”）。而深度學習則交替使用先進的“神經網路”，主動發現新模型，並 ...

神經網路是人工智慧中的一種方法，指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。這是一種機器學習程序，稱為深度學習，使用類似於人腦分層結構中的互連節點或神經元。

深度學習是更進階的機器學習分支，同樣都是為了建立迴歸／分類模型，唯一的差異在於深度學習使用人工類神經網路，而非其他統計模型。

當然現實世界不會這麼簡單，總統府裡面高深莫測，就像深度學習的類神經網路一樣，我們可以在這個函數裡加進各種變數，來模擬兩黨政治、全球暖化、恐怖攻擊 ...