深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它为神经网络的发展带来了许多变化。
首先,深度学习使用更深层次的神经网络结构,使得模型能够处理更加复杂的任务。其次,深度学习采用了更加高效的训练算法,例如反向传播算法和随机梯度下降算法,使得神经网络能够在大规模数据集上进行训练。此外,深度学习还引入了一些新的神经网络结构和技术,例如卷积神经网络、循环神经网络、残差连接等等,这些技术使得神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
总之,深度学习为神经网络的发展带来了革命性变化,并且在人工智能领域发挥着越来越重要的作用。