1樓：dong dong
多核學習屬於多視角學習的一種，所謂的多視角就是從多個角度學習，如同盲人摸象，最終把畫面拼湊出來。它是一種無監督學習方法。深度學習是神經網路的一種。
2樓：Xenophon Tony
歷史上之所以會出現多核學習（MKL）這個詞，是因為在深度學習流行起來以前，kernel是處理非線性的預設方法，那個年代優化乙個非線性函式不容易，每加一層複雜性可能就需要多設計乙個優化演算法，MKL就是在這種歷史背景下誕生的，人們需要乙個能夠處理更複雜非線性，同時可靠可優化的方法，那就是用多個核，再把它們結合起來，結合的方法有很多，可以用傳統的優化方法解，用一些heuristics來search引數，有的甚至不需要用引數，就是單純地把多個kernel的結果加和起來[1]。因為這類方法在當年看來極其複雜，因此大家給了它乙個特別的名字，叫做多核學習。
現在回過頭來，大多數MKL所定義的objectives都可以放到深度學習的框架下，乙個反向傳播解決了多少MKL以前想都不敢優化的問題，隨著網路數越來越深，可以嵌入的核矩陣也可以做的越來越複雜，是不是還需要給他們起乙個新的名字呢？不了，現在我們都叫深度學習。大家慢慢也就很少再提及MKL，以及和它一併出現過的優化演算法。
Gnen, Mehmet, and Ethem Alpaydn. "Multiple kernel learning algorithms."Journal of machine learning research12.
Jul (2011): 2211-2268.
深度學習和人工智慧之間是什麼樣的關係？
盧昭金 人工智慧好比中國料理，深度學習其實就是火鍋，機器學習是川菜，計算機視覺是魯菜，計算機圖形學是東北菜，智慧型機械人是粵菜，所以你想吃體驗不一樣的味道，你就要嘗試其他的菜系 YUMING 人工智慧的意思是指 機器像人的大腦一樣智慧型 人工智慧只是乙個名詞 人工智慧 也可以稱為 機器智慧型 深度學...
深度學習的原理是什麼
已重置 如果以CNN結構下的影象分類為例，那麼實際上滿足訓練目標的函式 從輸入資料點集到輸出點集的非線性對映 是不唯一的，這些函式的距離也並不一定是互為鄰域，所以這個學習過程是可以抽象為通過梯度優化尋找一條具有特定長度的曲線，使得曲線連線函式空間 將所有對映看作乙個流形 的乙個起始點到一組可能的終點...
機器學習和深度學習的區別和聯絡？
深度學習只是機器學習的一小塊，只是現在發展的最火，導致其名聲在外。深度學習特指由神經網路構成的多層結構，層數少了就不叫深度學習了。但是除去深度學習，機器學習還有很多傳統方法，PCA，SVM，Clustering，Tree等等方法。就我個人而言，普通工作深度學習用的其實並不多，各種基於樹的模型用的更加...