深度学习和神经网络是紧密相关但有所区别的概念。以下是它们之间的主要区别：

　　神经网络
　　定义：神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由大量的节点（或称为神经元）相互连接构成。
　　历史：神经网络的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到20世纪80年代和90年代才得到较为广泛的研究和应用。
　　结构：可以是单层或多层的，单层神经网络只能解决线性可分的问题，而多层网络可以解决更复杂的非线性问题。
　　范围：神经网络是一个广泛的领域，包括了多种类型的网络结构，如前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等。
　　深度学习
　　定义：深度学习是一种机器学习技术，它利用多层神经网络模型来提取数据的复杂模式和高层次的特征。
　　历史：深度学习是神经网络研究的一个分支，它在21世纪初随着计算能力的提升和大数据的出现而得到快速发展。
　　结构：深度学习特指具有多个隐藏层的神经网络结构，这些隐藏层使得模型能够学习到数据的深层表示。
　　范围：深度学习通常指的是深层神经网络的应用，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
　　区别
　　层次：深度学习是神经网络的一种，特指具有多个隐藏层的网络结构，而神经网络可以是单层或多层的。
　　重点：神经网络更多地关注模型的结构和算法，而深度学习更侧重于通过深层网络结构来实现复杂函数的逼近和学习数据的深层特征。
　　应用：深度学习通常与大数据和高性能计算联系在一起，用于解决需要深层特征学习的问题，而神经网络的应用范围更广，包括深度学习在内的各种网络结构。
　　总结来说，深度学习可以被视为神经网络的一个子集，专注于深层网络结构的应用，而神经网络是一个更广泛的概念，包含了深度学习以及其他类型的网络结构。随着深度学习在各个领域的成功应用，这两个术语有时也会被交替使用。