神经网络和深度学习密切相关，但有所区别，就像硬币的两面。
神经网络类似于人类的大脑，它由许多高度互连的处理神经元组成。这些神经元协同工作，以高度敏感的方式解决复杂的机器学习问题，为我们带来了突破性的进展。
神经网络中的基本计算单位是神经元，它接收输入并通过多个隐藏层中的多个神经元进行处理，最后通过输出层生成输出。在机器学习中，神经网络的通用模型受到了生物神经元的启发，这种模型是指单层神经网络只有一个输出。
神经网络是通过前向传播、计算损失、反向传播、梯度下降等方式实现收敛的。它被称为人工神经网络(ANN)，是深度学习的基础。
深度学习是一种使用深度神经网络的算法，通过多层隐藏层和节点来训练复杂数据和预测输出。这种算法可以模仿人脑的工作方式。
传统机器学习在处理结构化数据时，可以通过预先完成特征工程来进行预测，而深度学习则既进行手动特征工程，又进行自我学习。因此，深度学习具有更高的效率，并能随着时间的推移不断提升。
深度学习在当今数字时代的研究中扮演着核心角色。然而，要完整地实现深度学习，就离不开神经网络。这些算法是以人脑和神经系统为模型的，为更广泛的深度学习过程提供了巨大的帮助。因此，神经网络和深度学习是密不可分的。
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