人工神经网络和深度学习之间有什么关系吗？

人工神经网络（ANN）和深度学习的概念之间有非常紧密的联系。

首先，需要了解什么是深度学习？简而言之，深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑中的学习过程以识别模式并对数据进行分类或预测等任务进行操作化解决。为了实现这些功能, 深度学习使用了一种特殊的算法- 神经网络模型.

其次, 人工智能神经网络的简称即为ANN 。它是受生物神经系统启发的一种计算模型或者说是数学模型 ，旨在通过模仿人的神经元之间的连接与传递信息的过程来进行学习和推断未知事物、解决问题及进行分类等功能 .

那么它们两者之间的关系如何? 从定义上理解的话 , 可以将深度学习看作是建立在人工神经基础之上的一门技术; 而人工神经网则是构建深度学习的基础框架的重要手段之一: 在深度学习中通常使用的是多层的人工神经网络 (Multi-Layer Perceptrons)，通过组合低层神经元的特征映射来形成更加抽象的高层次表示属性进而完成复杂的学习任务和智能化判断分析等问题；而反向传播法等高级训练方法的引入和发展也使得人工神经网络能够更好地适应大数据时代的挑战并提高其性能和准确性等等方面都体现了深度学习的特点和价值所在之处。