Les algorithmes d'apprentissage profond représentent-ils des méthodes basées sur un ensemble?

À propos de l'apprentissage en profondeur (pour référence) :

Le deep learning est une branche du machine learning basée sur un ensemble d'algorithmes qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans les données en utilisant un graphe profond avec plusieurs couches de traitement, composé de multiples transformations linéaires et non linéaires.

Diverses architectures d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux de neurones profonds convolutionnels, les réseaux de croyances profondes et les réseaux de neurones récurrents ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance automatique de la parole, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio et la bioinformatique où ils se sont avérés produire des résultats de pointe sur diverses tâches.

Les réseaux de neurones profonds ou les réseaux de neurones profonds convolutionnels peuvent-ils être considérés comme une méthode d'apprentissage machine basée sur un ensemble ? Ou ce sont des approches différentes?

Vous devez les considérer comme des approches différentes. Un réseau neuronal profond est un modèle indépendant unique, tandis que les modèles d'ensemble sont des ensembles de nombreux modèles indépendants.

Le lien principal entre les deux est le décrochage , une méthode particulière de formation des réseaux neuronaux profonds qui s'inspire des méthodes d'ensemble.

Les réseaux de neurones profonds pourraient - en principe - être une composante d'un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique , oui. La méthode d'ensemble signifie simplement utiliser plusieurs algorithmes et combiner leur sortie d'une manière ou d'une autre.

À part cela, je ne vois aucun lien particulier entre l'apprentissage profond et l'idée de méthodes d'ensemble. DL n'est qu'un outil de plus dans la boîte à outils.