Представляют ли алгоритмы глубокого обучения ансамблевые методы?

Коротко о глубоком обучении (для справки) :

Глубокое обучение - это раздел машинного обучения, основанный на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать абстракции высокого уровня в данных с использованием глубокого графа с несколькими уровнями обработки, состоящими из нескольких линейных и нелинейных преобразований.

Различные архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, сверточные глубокие нейронные сети, сети глубокого убеждения и рекуррентные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, автоматическое распознавание речи, обработка естественного языка, распознавание звука и биоинформатика, где, как было показано, они производят современные результаты по различным задачам.

Могут ли глубокие нейронные сети или сверточные глубокие нейронные сети рассматриваться как основанный на ансамбле метод машинного обучения? Или это разные подходы?

Вы должны думать о них как о разных подходах. Глубокая нейронная сеть - это единая независимая модель, тогда как ансамблевые модели - это ансамбли многих независимых моделей.

Основная связь между ними - отсев , особый метод обучения глубоких нейронных сетей, основанный на ансамблевых методах.

Глубокие нейронные сети могут - в принципе - быть компонентом множества алгоритмов машинного обучения , да. Метод ансамбля в основном просто означает использование нескольких алгоритмов и объединение их выходных данных.

Кроме этого, я не вижу особой связи между глубоким обучением и идеей ансамблевых методов. DL - еще один инструмент в наборе.