Stellen Deep-Learning-Algorithmen ensemblebasierte Methoden dar?

Kurz über Deep Learning (als Referenz) :

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der auf einer Reihe von Algorithmen basiert, die versuchen, Abstraktionen auf hoher Ebene in Daten mithilfe eines Deep Graphs mit mehreren Verarbeitungsebenen zu modellieren, die aus mehreren linearen und nichtlinearen Transformationen bestehen.

Verschiedene Deep-Learning-Architekturen wie tiefe neuronale Netze, tiefe neuronale Faltungsnetzwerke, tiefe Glaubensnetzwerke und wiederkehrende neuronale Netze wurden auf Bereiche wie Computer Vision, automatische Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Audioerkennung und Bioinformatik angewendet, wo gezeigt wurde, dass sie produzieren Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik bei verschiedenen Aufgaben.

Können tiefe neuronale Netze oder faltungsbedingte tiefe neuronale Netze als ensemblebasierte Methode des maschinellen Lernens angesehen werden? Oder sind es unterschiedliche Ansätze?

Sie sollten sie als unterschiedliche Ansätze betrachten. Ein tiefes neuronales Netz ist ein einzelnes unabhängiges Modell, während Ensemblemodelle Ensembles vieler unabhängiger Modelle sind.

Die Hauptverbindung zwischen beiden ist Dropout , eine spezielle Methode zum Trainieren tiefer neuronaler Netze, die von Ensemble-Methoden inspiriert ist.

Tiefe neuronale Netze könnten im Prinzip Bestandteil eines Ensembles von Algorithmen für maschinelles Lernen sein , ja. Ensemble-Methode bedeutet im Grunde nur, mehrere Algorithmen zu verwenden und ihre Ausgabe irgendwie zu kombinieren.

Abgesehen davon sehe ich keinen besonderen Zusammenhang zwischen Deep Learning und der Idee von Ensemble-Methoden. DL ist nur ein weiteres Tool im Toolkit.