Разница между глубокими нейронными сетями (DNN) и обычными искусственными нейросетями (ANNs) заключается в их структуре и возможностях. 48

DNN имеют множество скрытых слоёв, что позволяет им изучать иерархические представления данных. 47 Это даёт возможность DNN моделировать более сложные функции по сравнению с неглубокими ANNs, которые могут иметь только один или два скрытых слоя. 4

ANNs — это вычислительная модель, вдохновлённая структурой и функцией биологических нейронных сетей в мозге человека. 8 Они состоят из взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или персептронами. 8

Таким образом, основное различие заключается в том, что DNN более сложны и способны к моделированию сложных функций, в то время как ANNs — это более простое подмножество машинного обучения, которое может быть обучено на меньших наборах данных с меньшими вычислительными ресурсами, но их способность обрабатывать сложные данные ограничена. 5