Gli algoritmi di apprendimento profondo rappresentano metodi basati su ensemble?

A breve sull'apprendimento profondo (come riferimento) :

Il deep learning è un ramo dell'apprendimento automatico basato su una serie di algoritmi che tentano di modellare astrazioni di alto livello nei dati utilizzando un grafico profondo con più livelli di elaborazione, composto da più trasformazioni lineari e non lineari.

Varie architetture di apprendimento profondo come reti neurali profonde, reti neurali profonde convoluzionali, reti di credenze profonde e reti neuronali ricorrenti sono state applicate a campi come la visione del computer, il riconoscimento vocale automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento audio e la bioinformatica dove hanno dimostrato di produrre risultati all'avanguardia su vari compiti.

Le reti neurali profonde o le reti neurali profonde convoluzionali possono essere viste come un metodo di apprendimento automatico basato sull'insieme? O sono approcci diversi?

Dovresti pensarli come approcci diversi. Una rete neurale profonda è un singolo modello indipendente, mentre i modelli di ensemble sono insiemi di molti modelli indipendenti.

La connessione principale tra i due è l' abbandono , un particolare metodo di allenamento delle reti neurali profonde ispirato ai metodi dell'ensemble.

Le reti neurali profonde potrebbero - in linea di principio - essere un componente di un insieme di algoritmi di apprendimento automatico , sì. Il metodo Ensemble in pratica significa semplicemente utilizzare più algoritmi e combinare in qualche modo il loro output.

A parte questo, non vedo alcuna connessione speciale tra il deep learning e l'idea dei metodi di ensemble. DL è solo un altro strumento nel toolkit.