區(qū)別在于深度學(xué)習(xí)模型使用了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且在訓(xùn)練過程中引入了反向傳播算法。深度學(xué)習(xí)模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以自動(dòng)從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律。早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也被稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要由輸入層、若干隱藏層和輸出層組成，每一層都包含多個(gè)神經(jīng)元。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息只能從前向傳播，即從輸入層經(jīng)過各隱藏層的計(jì)算到達(dá)輸出層，而不能像深度學(xué)習(xí)模型那樣進(jìn)行后向傳播更新參數(shù)。深度學(xué)習(xí)模型是對(duì)早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種改進(jìn)和擴(kuò)展，利用了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法，使得模型能夠更好地處理復(fù)雜的非線性問題，并且在大數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)也更為優(yōu)秀。