神经网络是机器学习还是深度学习

神经网络，主要指人工神经网络，是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。 深度神经网络，大家可以理解为更加复杂的神经网络，随着深度学习的快速发展，它已经超越了传统的多层感知机神经网络，而拥有对空间结构进行处理（卷积神经网络）和时间序列进行处理（递归神经网络）的能力。

  编程和机器人学各有优势，具体取决于个人兴趣和需求。 以下是它们的不同优势：1. 动手能力和创造力：机器人编程注重孩子的动手能力和创造力的培养，通过让孩子参与机器人设计和搭建，锻炼其动手能力。 同时，机器人编程也可以激发孩子的创造力，因为孩子们需要思考和设计机器人的功能和结构。 2. 计算思维和解决问题的能力：编程教育更加注重培养孩子的计算思维和解决问题的能力。 通过学习编程，孩子可以学会用计算机语言进行思考和表达，从而培养其逻辑思考能力和解决问题的能力。

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。