深度学习与传统算法的主要区别体现在以下几个方面：
- 特征工程 ：
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传统算法 ：依赖于人工设计和选择特征，需要专业知识和经验，且特征工程过程繁琐且容易引入主观性和误差。
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深度学习 ：能够自动从原始数据中学习特征表示，无需人工干预，大大减轻了人工工作量，提高了效率和便利性。
- 模型结构 ：
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传统算法 ：通常使用浅层模型，如决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，这些模型结构相对简单，适用于中小规模的问题。
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深度学习 ：采用多层神经网络，特别是深度神经网络（DNN），能够模拟人脑的结构和工作方式，通过多层神经元之间的连接和权重的调整，自动学习数据的特征表示。
- 数据处理能力 ：
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传统算法 ：对数据量的需求相对较小，能够在小数据集上表现出色，但在处理大规模和复杂数据时往往显得力不从心。
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深度学习 ：需要大量的数据来进行训练和调整模型的参数，从而使其能够自动学习到数据的特征表示，尤其在处理图像、语音、自然语言等复杂数据时具有显著优势。
- 泛化能力 ：
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传统算法 ：依赖于人工设计的特征和规则，泛化能力较弱，对噪声和异常数据敏感。
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深度学习 ：通过大规模的训练数据和迭代优化算法，能够逐步提高其性能和泛化能力，对复杂任务和数据具有更好的适应性。
- 计算资源需求 ：
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传统算法 ：实现相对简单，对硬件要求低，适用于资源有限的环境。
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深度学习 ：需要大量的计算资源和数据，通常需要使用GPU等硬件加速技术来加快训练过程。
- 应用领域 ：
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传统算法 ：在处理结构化数据、中小规模问题时表现较好，适用于一些传统领域的问题。
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深度学习 ：在图像识别、语音识别、自然语言处理等需要大规模数据集的任务上取得了重大突破，具有明显的优势。
总结：
深度学习与传统算法在特征工程、模型结构、数据处理能力、泛化能力、计算资源需求和应用领域等方面存在显著差异。深度学习通过自动特征学习和深层神经网络结构，在处理大规模和复杂数据时表现出色，但需要更多的数据和计算资源。传统算法在处理结构化数据和中小规模问题时具有优势，但需要人工设计和选择特征，且泛化能力相对较弱。实际应用中，可以根据具体需求和资源情况选择合适的方法。