『壹』 「深度學習」和「多層神經網路」的區別
深度學習旨在構建復雜模型，以解決現實世界中的復雜問題。它的核心在於多層神經網路的開發與優化，通過多層次結構，使得網路能夠自動學習和提取數據特徵，從而實現對復雜數據的理解與處理。
在深度學習中，最為廣泛應用的網路結構是卷積神經網路（CNN），它在計算機視覺領域取得了巨大成功。CNN之所以能解決傳統深度網路參數過多、難以訓練的問題，主要得益於它獨特的局部感受野和權值共享機制。這些特性使得CNN能夠有效減少網路參數，同時提取視覺任務中層次化、結構化的特徵。經過多年的演進，CNN衍生出了許多經典網路結構，如VGG、Inception、ResNet等。
在處理序列數據時，循環神經網路（RNN）成為另一類重要網路結構，尤其在自然語言處理等領域大顯身手。RNN具備記憶功能，能夠處理具有時間序列特性的數據。在此基礎上，進一步發展出了長期短期記憶網路（LSTM），通過門控機制解決遺忘問題，提高了模型在處理長序列數據時的表現。
除了網路結構外，深度學習還引入了許多創新方法，以解決多層神經網路的不足。激活函數、權重初始化、損失函數、防止過擬合等都是深度學習中不可或缺的部分。例如ReLU激活函數、XAVIER等權重初始化方法、Dropout和歸一化（BN）等手段，都在一定程度上優化了網路訓練過程，提高了模型的泛化能力。
綜上所述，深度學習與多層神經網路之間的關系在於，深度學習通過發展新的網路結構和方法，使得多層神經網路能夠更高效地學習和處理復雜數據。通過引入CNN、RNN等結構，以及激活函數、權重初始化等方法，深度學習在計算機視覺、自然語言處理等多個領域取得了顯著成果。
『貳』 機器學習,深度學習,神經網路,深度神經網路之間有何區別
機器學習作為一系列方法和模型的總稱，廣泛應用於人工智慧領域，旨在使計算機通過數據學習並實現特定任務。
神經網路作為其中一種機器學習模型，以其強大的表達能力及對復雜問題的解決能力，近年來備受關注，尤其在圖像識別、自然語言處理等領域大放異彩。
深度神經網路，顧名思義，是基於神經網路基礎上發展起來的一種模型，通過增加網路層數，使得模型能夠學習到更深層次的特徵，從而在處理復雜任務時展現出更強大的性能。
深度學習，作為機器學習的一個分支，主要利用深度神經網路進行學習，尤其在圖像、語音、文本等領域的應用中表現出色。通過深度學習，計算機能夠實現從數據到特徵的自動提取，最終實現對未知數據的預測或分類。
綜上所述，機器學習是廣泛應用於數據學習和任務解決的領域；神經網路作為一種特定模型，擁有強大處理復雜任務的能力；深度神經網路則是在神經網路基礎上增加層數，以學習更深層次特徵的模型；而深度學習則側重於利用深度神經網路進行機器學習，實現從數據到特徵的自動化提取，進而完成對復雜問題的解決。
『叄』 「深度學習」和「多層神經網路」的區別
作者：楊延生
來源：知乎
"深度學習"是為了讓層數較多的多層神經網路可以訓練，能夠work而演化出來的一系列的 新的結構和新的方法。
新的網路結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網路參數太多，很難訓練的問題，使用了「局部感受野」和「權植共享」的概念，大大減少了網路參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。
新的結構還包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網路的一些不足：梯度消失，過擬合等。
---------------------- 下面是原答案 ------------------------
從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。
傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。
而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。
輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層
簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。
深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。