传统计算架构一般由中央运算器、中央控制器、内存、输入和输出（五个部分构成，其中中央运算器和中央控制器集成一块芯片上构成了我们今天通常所讲的 CPU。

而深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三，泛化至从未见过的案例中。

因此，它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是在分类识别方面。

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