人工神经网络的深度学习是一种机器学习的方法，它模拟人类大脑的神经网络结构，通过多层神经元进行信息处理和学习。与传统的机器学习方法相比，深度学习的主要区别在于特征的提取和表征学习上。传统的机器学习方法需要手动提取特征，然后使用这些特征进行训练和预测，这个过程需要大量的领域知识和经验，并且往往无法处理复杂的非线性关系。而深度学习则可以自动学习到数据的特征表示，无需手动提取特征，这样可以更好地处理复杂的数据模式和非线性关系。
深度学习的另一个重要区别在于对大规模数据的需求。传统的机器学习方法在面对大规模数据时往往会遇到维度灾难和过拟合的问题，而深度学习通过多层神经元的结构可以更好地处理大规模数据，并且在一定程度上避免了维度灾难和过拟合的问题。
此外，深度学习还可以通过反向传播算法进行端到端的训练，而传统的机器学习方法往往需要手动调节模型参数和特征表示。深度学习通过多层神经元的结构可以学习到更加复杂的模型，可以适应更加复杂的数据模式和任务。
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