深度学习和机器学习到底是什么

方法/步骤

在电脑上打开Matlab软件，并将要进行预测的Excel中数据保存到Matlab工作路径下

新建一个脚本文件

在脚本文件中利用xlsread命令编写程序读入EXCel中数据到工作区

在脚本文件中继续编写程序设定LSTM预测网络的训练数据，测试数据，并将数据进行标幺化处理

继续编写程序设置LSTM网络的层数、训练方法，学习速率等参数

接着利用trainNetwork函数编写程序对建立的网络进行训练

继续编写程序，利用 predictAndUpdateState函数对数据进行预测，并调用plot函数画出数据的实际值和预测值图像

最后点击上方的保存、接着点击“运行”

待运行结束就可以在figure页面看到数据的预测值和实际值图像

总结：

1 打开Matlab，将要处理的数据保存到工作路径下

2 接着新建一个脚本文件

3 在脚本文件中输入程序，读取数据、建立LSTM网络，并训练网络

4 编写好程序以后点击“保存”，接着点击“运行”捷克语在figure页面看导预测结果

网络上那么多深度学习的资料，学习了很多之后还是懵懵懂懂的。我建议你可以听下菜鸟窝的人工智能免费公开课，他们老师通过横向对比的方式，让你了解一个普通的程序和机器学习算法的相同点/差别点是什么？对于程序而言就是要一个准确的结果，而对于机器学习而言我们要的是规则。

机器学习有聚类算法和分类算法，这是常见的一些机器学习算法。网络上大多数资料都显示深度学习只是机器学习的一种特殊类型，今天我们从另一个角度来看，其实深度学习是另外一类算法的集合，深度学习的核心是网络深度和网络结构。网络深度是一个相对概念，没有说一个隐藏层要大于多少才算深度学习。

深度学习的另外一个核心是网络结构：深度自信网络、神经网络、循环网络、卷积网络都各自是一种结构。按照结构的不同，有不同的分类，比如LSTM、ResNet都是一种特殊的结构，而不是一种特殊的算法。LSTM是深度学习算法领域中的一种网络结构，千万不要理解为一种算法。

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