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深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：
一、结构复杂度
- 普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
- 深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。
二、特征学习方式
- 普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处理新任务时，可能需要重新设计特征提取器。
- 深度学习：具备自动特征提取能力。通过卷积核（CNN）、注意力机制（Transformer）等组件，模型能够自动从数据中学习并提取高级特征。这种方式减少了特征工程的工作量，提高了模型的泛化能力。
三、训练方式
- 普通神经网络：通常采用反向传播算法进行训练，但由于层数较少，训练过程中较少出现梯度消失或梯度爆炸等问题。
- 深度学习：虽然也使用反向传播算法，但由于层数较多，容易出现梯度消失或梯度爆炸等问题。为了克服这些问题，深度学习引入了逐层预训练（layer-wise pre-training）、批量归一化（Batch Normalization）、残差连接（Residual Connections）等技术，使得深层网络的训练成为可能。
四、应用场景与性能
- 普通神经网络：适用于小规模结构化数据的处理，如信用卡欺诈检测等任务。虽然在这些任务上也能取得一定的效果，但性能可能不如深度学习模型。
- 深度学习：在非结构化数据处理中表现突出，如医疗影像诊断（肺结节检测灵敏度达97%）、自动驾驶场景理解（目标检测精度99.5%）、机器翻译（BLEU评分超40）等领域。此外，大规模预训练模型如GPT-4（1.8万亿参数）还展现出跨任务迁移能力，能够在多个任务上取得优异的表现。
五、模型复杂度与计算资源
- 普通神经网络：由于结构相对简单，所需的计算资源较少，训练时间也相对较短。
- 深度学习：由于结构复杂，层数较多，所需的计算资源（如GPU、TPU等）和训练时间也显著增加。然而，随着硬件技术的不断进步和算法的优化，深度学习模型的训练效率也在不断提高。
概括而言，深度学习与普通神经网络的主要区别在于结构复杂度、特征学习方式、训练方式、应用场景与性能以及模型复杂度与计算资源等方面。深度学习通过构建更深的网络结构、自动提取特征、采用先进的训练技术和优化算法，在多个领域取得了显著优于普通神经网络的表现。