深度学习与传统的机器学习在许多方面有所不同，主要包括以下几点：
数据表示：在传统机器学习中，特征工程是一个非常重要的步骤，需要人工设计和选择合适的特征来表示数据。而在深度学习中，神经网络可以自动学习数据的特征表示，无需人工干预。
模型复杂度：深度学习模型通常比传统机器学习模型更复杂，包含更多的参数。这使得深度学习模型能够更好地捕捉数据中的复杂关系，但也导致了更高的计算成本和更多的训练数据需求。
训练方法：在传统机器学习中，通常使用梯度下降等优化算法来训练模型。而在深度学习中，使用反向传播算法可以高效地训练深层神经网络。
应用领域：深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，相比传统机器学习在这些领域表现更好。
总的来说，深度学习相比传统的机器学习在理论上更加复杂和深奥，在应用上也更加广泛和有效。
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