深度学习和普通机器学习之间有何区别？

作者：黄小凡 本质上，深度学习提供了一套技术和算法，这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工神经网络中有很多隐含层数和参数。深度学习背后的一个关键思想是从给定的数据集中提取高层次的特征。因此，深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战，并帮助将传统的神经网络进行参数化。 现在，为了引入深度学习，让我们来看看一个更具体的例子，这个例子涉及多层感知器(MLP)。 在MLP中

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