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深度學習與傳統的機器學習在許多方面有所不同，主要包括以下幾點：
數據表示：在傳統機器學習中，特征工程是一個非常重要的步驟，需要人工設計和選擇合適的特征來表示數據。而在深度學習中，神經網絡可以自動學習數據的特征表示，無需人工干預。
模型復雜度：深度學習模型通常比傳統機器學習模型更復雜，包含更多的參數。這使得深度學習模型能夠更好地捕捉數據中的復雜關系，但也導致了更高的計算成本和更多的訓練數據需求。
訓練方法：在傳統機器學習中，通常使用梯度下降等優化算法來訓練模型。而在深度學習中，使用反向傳播算法可以高效地訓練深層神經網絡。
應用領域：深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了巨大成功，相比傳統機器學習在這些領域表現更好。
總的來說，深度學習相比傳統的機器學習在理論上更加復雜和深奧，在應用上也更加廣泛和有效。
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