这是一个很好的问题。

神经网络对于深度学习是必不可少的吗？

是的，您的老师为您提供了深度学习的正确定义。您仍然可以在没有神经网络的情况下进行机器学习（更广泛的类别），但您需要一个神经网络才能将其称为“深度学习”。

使用 PCA 是否可以在没有神经网络的情况下进行深度学习？（例如：PCANet）

根据对最后一部分的回答，没有。根据定义，它不再是“深”的。 顺便说一下， PCANet实际上是一个神经网络。

另一方面，PCA 并不“深”。如果您将几层 PCA 堆叠在一起，那么您可以完成一个等效的单层 PCA，因为组合这些线性变换只会给您另一个线性变换。

我将不同意其他答案。从根本上说，深度学习是由学习表示的层次结构定义的，而不是由哪个特定模型用于定义这些表示。事实上，这就是 Goodfellow 等人在他们的文本深度学习的介绍部分中定义它的方式（神经网络直到后面才提到）。

换句话说，深度学习的关键在于我们正在有效地学习数据的一系列转换。通常，这些转换定义了一个神经网络，每一层的激活都用作转换后的输入数据。然而，情况不一定如此。例如，深度高斯过程已经在研究界引起了一些关注。

但是，如果我在教入门课，我会觉得使用您教授的定义非常自在：在实践中，人们绝大多数使用神经网络进行深度学习。

您可以使用基本上任何非线性模型进行深度学习。PCA 是线性的，不符合条件（尽管 PCA 的非线性类似物，例如内核 PCA，可以符合条件，请参阅这篇文章）。

这个答案取决于您认为正确的人工神经网络 (ANN) 的定义。在这里查看我的问题：什么*是*人工神经网络？. 因此，无法给出客观答案，因为：

1. 为了适应 ANN 的所有定义，它们被简单地定义为具有可调参数的任意计算图（即使它们没有被调整，随机神经网络仍然是 ANN）
2. 不需要可微性（例如，遗传算法和其他元启发式算法已被用于学习 ANN）

然而，我将在这里提出一种反事实的方法，根据我的经验，至少可以让一些人得出结论，深度学习不仅仅基于 ANN：

1. 您是否考虑分层隐藏马尔可夫模型（HHMM）/分层贝叶斯网络深度学习？
2. 你认为它们是神经网络吗？

如果您回答“是”和“否”，那么总体答案肯定是“否”，对您来说，有一个不是神经网络的深度学习模型。其他答案组合将导致未定义的整体答案。

深度学习是使用“深度”神经网络完成的机器学习，即具有多个 (>2) 层的机器学习。因此，如果没有神经网络，您将无法做到这一点。对于使用其他类型的机器学习，只需使用“机器学习”一词，其中也包括神经网络。