神经网络在架构、灵活性和用例方面与传统的机器学习 (ML) 模型不同。 传统的 ML 模型，如线性回归、决策树或支持向量机 (SVM)，依赖于显式的特征工程和数学公式来将输入映射到输出。 例如，线性回归模型使用输入特征的加权和来预测目标变量，而决策树则根据从特征阈值导出的规则来分割数据。 这些模型通常更容易训练和解释，但难以处理复杂的、高维的数据（如图像或文本）。 另一方面，神经网络使用互连的人工神经元层来自动学习数据的分层表示。 这使它们能够处理非结构化数据并发现模式，而无需大量的手动特征工程。
一个关键的区别是神经网络如何处理非线性关系。 虽然 SVM 或决策树可以通过核或分割来模拟一些非线性，但神经网络擅长通过激活函数（例如，ReLU）和深度架构来捕获复杂的模式。 例如，卷积神经网络 (CNN) 通过在空间维度上应用滤波器来自动检测图像中的边缘、纹理和形状——对于像逻辑回归这样的模型来说，这是一项不切实际的任务。 类似地，循环神经网络 (RNN) 通过维护内部存储器来处理顺序数据，使其适用于诸如语言翻译之类的任务。 传统模型缺乏这种适应性，通常需要手动调整或特定领域的预处理才能在此类任务上获得可比较的结果。
另一个区别在于可伸缩性和计算需求。 神经网络通常需要大型数据集和大量的计算资源（例如，GPU）才能有效地进行训练，而像随机森林或 k 最近邻 (KNN) 这样的传统模型可以在较小的数据集和较少的硬件上很好地工作。 例如，在 GPU 集群上训练一个 ResNet 模型处理数百万张图像可能需要数小时，而用于预测客户流失的随机森林可以在笔记本电脑上在几分钟内完成训练。 然而，神经网络在涉及原始、非结构化数据的任务上通常优于传统模型。 开发人员可能会选择像线性回归这样更简单的模型来进行可解释的表格数据分析，但在处理诸如音频、视频或自然语言之类的复杂输入时，会选择神经网络，因为自动特征提取至关重要。