深度學習與普通神經網絡的主要區別體現在以下幾個方面：

一、結構復雜度

• 普通神經網絡：通常指淺層結構，層數較少，一般為2-3層，包括輸入層、一個或多個隱藏層、輸出層。
• 深度學習：強調通過5層以上的深度架構逐級抽象數據特征，包含多層神經網絡，層數可能達到幾十層甚至上百層。例如，ResNet（2015）包含152個卷積層。

二、特征學習方式

• 普通神經網絡：特征提取通常依賴人工設計，需要領域專家的經驗。這意味著在處理新任務時，可能需要重新設計特征提取器。
• 深度學習：具備自動特征提取能力。通過卷積核（CNN）、注意力機制（Transformer）等組件，模型能夠自動從數據中學習并提取高級特征。這種方式減少了特征工程的工作量，提高了模型的泛化能力。

三、訓練方式

• 普通神經網絡：通常采用反向傳播算法進行訓練，但由于層數較少，訓練過程中較少出現梯度消失或梯度爆炸等問題。
• 深度學習：雖然也使用反向傳播算法，但由于層數較多，容易出現梯度消失或梯度爆炸等問題。為了克服這些問題，深度學習引入了逐層預訓練（layer-wise pre-training）、批量歸一化（Batch Normalization）、殘差連接（Residual Connections）等技術，使得深層網絡的訓練成為可能。

四、應用場景與性能

• 普通神經網絡：適用于小規模結構化數據的處理，如信用卡欺詐檢測等任務。雖然在這些任務上也能取得一定的效果，但性能可能不如深度學習模型。
• 深度學習：在非結構化數據處理中表現突出，如醫療影像診斷（肺結節檢測靈敏度達97%）、自動駕駛場景理解（目標檢測精度99.5%）、機器翻譯（BLEU評分超40）等領域。此外，大規模預訓練模型如GPT-4（1.8萬億參數）還展現出跨任務遷移能力，能夠在多個任務上取得優異的表現。

五、模型復雜度與計算資源

• 普通神經網絡：由于結構相對簡單，所需的計算資源較少，訓練時間也相對較短。
• 深度學習：由于結構復雜，層數較多，所需的計算資源（如GPU、TPU等）和訓練時間也顯著增加。然而，隨著硬件技術的不斷進步和算法的優化，深度學習模型的訓練效率也在不斷提高。

概括而言，深度學習與普通神經網絡的主要區別在于結構復雜度、特征學習方式、訓練方式、應用場景與性能以及模型復雜度與計算資源等方面。深度學習通過構建更深的網絡結構、自動提取特征、采用先進的訓練技術和優化算法，在多個領域取得了顯著優于普通神經網絡的表現。