目前深度学习分几大类？机器学习与深度学习的区别在哪？

随着时代的不断变化发展，科学技术也在不断的进步，技术给世界带去了无数的便利。虽然有时候会听到别人说深度学习，但是大多数人都如我一样，对它并不是很了解。什么是深度学习，深度学习分几大类，今天我们就一起来扒一扒。

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深度学习分几大类

认识深度学习

在这短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。这不仅让一切变得更加简单，而且由于深度学习中的每一层都可以为了最终的任务来调整自己，最终实现各层之间的通力合作，因而可以大大提高任务的准确度。随着大数据时代的到来以及GPU等各种更加强大的计算设备的发展，深度学习如虎添翼，可以充分利用各种海量数据（标注数据、弱标注数据或者仅仅数据本身），完全自动地学习到抽象的知识表达，即把原始数据浓缩成某种知识。

目前常见的深度学习几大类

最常用的深度学习模型与架构包括 CNN、DBN、RNN、RNTN、自动编码器、GAN 等

因为应用种类多样，本篇会以算法类别细分，CNN主要应用可分为图像分类(image classification)、目标检测(object detection)及语义分割(semantic segmentation)。下图可一目了然三种不同方法的应用方式。有别于CNN，RNN的特色在于可处理图像或数值数据，并且由于网络本身具有记忆能力，可学习具有前后相关的数据类型。例如进行语言翻译或文本翻译，一个句子中的前后词汇通常会有一定的关系，但CNN网络无法学习到这层关系，而RNN因具有内存，所以性能会比较好。

机器学习与深度学习的比较

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。

深度学习分几大类

现在，你对深度学习有初步的了解了吗？深度学习分几大类，这样分的依据是什么？认识它之后，是不是发现它已经广泛的应用在了各行各业中了。

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