4.41 两种学习之间有什么区别？

来 看 一 下 剑 桥 大 学 信 息 工 程 教 授 ZoubinGhahramani 对贝叶斯规划学习（BPL）的评价，他认为 BPL 对人工智能、认知科学和机器学习是一个重大的贡献。深度学习目前已取得了重要的成功，但是也必须非常清醒地认识到深度学习的局限性，因为深度学习需要大量的数据，并且在很多任务上表现很差。

深度学习（DL）主要解决的是计算机“运筹帷幄”的问题，实现“要从大量数据形成抽象”；而贝叶斯规划学习（BPL）主要解决的是计算机“照猫画虎”的问题，实现“仅从一个例子就形成概念”。打个比方来说，深度学习更会分析规律和预测趋势，而贝叶斯规划学习更会举一反三和当机立断。深度学习模仿人类大量阅读书籍自我揣摩形成判断，而贝叶斯规划学习则是通过观察单个案例进行迅速决策。当然，贝叶斯规划学习的决策可能是错误的，特别是在没有形成先验概率的时候。

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