網(wǎng)絡(luò)上那么多深度學(xué)習(xí)的資料，學(xué)習(xí)了很多之后還是懵懵懂懂的。我建議你可以聽下菜鳥窩的人工智能免費公開課，他們老師通過橫向?qū)Ρ鹊姆绞?，讓你了解一個普通的程序和機器學(xué)習(xí)算法的相同點/差別點是什么？對于程序而言就是要一個準(zhǔn)確的結(jié)果，而對于機器學(xué)習(xí)而言我們要的是規(guī)則。

機器學(xué)習(xí)有聚類算法和分類算法，這是常見的一些機器學(xué)習(xí)算法。網(wǎng)絡(luò)上大多數(shù)資料都顯示深度學(xué)習(xí)只是機器學(xué)習(xí)的一種特殊類型，今天我們從另一個角度來看，其實深度學(xué)習(xí)是另外一類算法的集合，深度學(xué)習(xí)的核心是網(wǎng)絡(luò)深度和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)深度是一個相對概念，沒有說一個隱藏層要大于多少才算深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)的另外一個核心是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：深度自信網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)都各自是一種結(jié)構(gòu)。按照結(jié)構(gòu)的不同，有不同的分類，比如LSTM、ResNet都是一種特殊的結(jié)構(gòu)，而不是一種特殊的算法。LSTM是深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域中的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，千萬不要理解為一種算法。

兩者不是同一個level上的，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種。
最近火的發(fā)紫的深度學(xué)習(xí)實際上指的的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于訓(xùn)練代價較高，一般只有3-4層，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于采用了特殊的訓(xùn)練方法加上一些小trick，可以達(dá)到8-10層。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的深層聯(lián)系，從而能夠得到更精準(zhǔn)的模型，而這些聯(lián)系不容易被普通的機器學(xué)習(xí)方法所發(fā)覺。