神經網路和深度學習密切相關，但有所區別，就像硬幣的兩面。
神經網路類似於人類的大腦，它由許多高度互連的處理神經元組成。這些神經元協同工作，以高度敏感的方式解決複雜的機器學習問題，為我們帶來了突破性的進展。
神經網路中的基本計算單位是神經元，它接收輸入並透過多個隱藏層中的多個神經元進行處理，最後透過輸出層產生輸出。在機器學習中，神經網路的通用模型受到了生物神經元的啟發，這種模型是指單層神經網路只有一個輸出。
神經網路是透過前向傳播、計算損失、反向傳播、梯度下降等方式來實現收斂的。它被稱為人工神經網路(ANN)，是深度學習的基礎。
深度學習是一種使用深度神經網路的演算法，透過多層隱藏層和節點來訓練複雜資料和預測輸出。這種演算法可以模仿人腦的工作方式。
傳統機器學習在處理結構化資料時，可以透過預先完成特徵工程來進行預測，而深度學習則既進行手動特徵工程，又進行自我學習。因此，深度學習具有更高的效率，並能隨著時間的推移而不斷提升。
深度學習在當今數位時代的研究中扮演著核心角色。然而，要完整地實現深度學習，就離不開神經網路。這些演算法是以人腦和神經系統為模型的，為更廣泛的深度學習過程提供了巨大的幫助。因此，神經網路和深度學習是密不可分的。
以上是深度學習與神經網路的互動的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
