潮汐模型与深度模型区别?

潮汐模型主要模拟海洋潮汐的周期性变化，依赖天文和地理数据预测水位；深度模型则聚焦神经网络结构，通过多层处理数据解决复杂问题。前者用于海洋研究，后者广泛应用于人工智能领域。

区别

潮汐模型：基于天体引力和海岸线形状，计算潮高和潮时。输入包括月球、太阳位置，输出为未来6小时水位变化。模型依赖物理公式，误差控制在10厘米内。渔民和港口用它规划船只进出，不涉及机器学习。

深度模型：由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播优化权重。处理图像识别时，隐藏层提取边缘、纹理等特征。训练需10万张图片，识别准确率达95%。自动驾驶用它识别行人，实时调整车速。