神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VS深度學習:不同的取舍

由于簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)成本相對較低，且計算要求不高，因此它們經(jīng)常被用于執(zhí)行一些基礎(chǔ)的機器學習任務(wù)。組織可以在內(nèi)部開發(fā)使用簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序，這對于規(guī)模較小的項目來說是一種更加可行的方法，因為簡單網(wǎng)絡(luò)的計算開銷有限。

相比之下，深度學習系統(tǒng)則具有廣泛的實際應(yīng)用前景。這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從大量數(shù)據(jù)中自主學習提取特征和模式，從而為各種任務(wù)提供最高水平的性能。深度學習在自然語言處理(NLP)、自動駕駛、語音識別等領(lǐng)域都取得了突破性進展。

但是，要訓練和自主開發(fā)深度學習系統(tǒng)需要投入大量的資源和資金。相比之下，大多數(shù)組織更愿意選擇使用預(yù)訓練的深度學習模型，將其作為完全托管的服務(wù)來為自己的應(yīng)用程序提供支持，并對這些服務(wù)進行定制。

總的來說，簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習各有優(yōu)劣，適用于不同規(guī)模和需求的機器學習應(yīng)用。企業(yè)在選擇時需要權(quán)衡技術(shù)能力、資源投入和業(yè)務(wù)需求等因素，找到最合適的解決方案。

轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)